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- [9] 支持向量机多类分类算法研究[D]. 丁然.哈尔滨理工大学 2012
- [10] 支持向量机多类分类算法的研究及应用[D]. 黄琼英.河北工业大学 2005
支持向量机多分类问题研究
被引：5
作者：
肖晓
[1
,2
]
张敏
[1
,2
]
机构：
[1] 中国矿业大学信息与电气工程学院
[2] 淮海工学院电子工程学院
关键词：
支持向量机;
多类分类;
一对多;
一对一;
有向无环图;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号：
摘要：
支持向量机是典型的两类分类方法,如何将其推广到多分类问题是学者们正在研究的一个热点。对比分析几种常用的多类方法的优缺点,利用标准数据集对多类支持向量机的速度和精度两方面进行试验分析。研究表明,对于大规模的多类分类问题,有向无环图简单易行,具有理想的训练速度与精度,具有一定的参考价值。
引用
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