支持向量机与纠错编码相结合的多类分类算法

被引：19

作者：

夏建涛

何明一

机构：

[1] 西北工业大学陕西省信息获取与处理重点实验室

来源：

西北工业大学学报 | 2003年 / 04期

关键词：

支持向量机(SVM); 纠错编码(ECC); 多类分类; 推广性; 1-v-R SVM;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种基于纠错编码的支持向量机多类分类算法 ( ECC- SVM) ,并在理论上研究了该算法的推广性与编码长度、码间汉明距离、编码顺序以及每个 SVM推广性之间的关系 ,给出了这种关系的数学表达 ,为提高该算法的推广能力指明了方向。把目前广泛使用的 1 - v- R SVM多类分类算法作为该算法的一个特例 ,分析了它的推广性。计算机仿真数据和多光谱遥感图像分类实验结果表明 ,ECC- SVM具有更快的分类速度和更高的分类精度 ,同时验证了本文理论分析的正确性

引用

页码：443 / 448

页数：6