一种新的SVM多类分类算法

被引：5

作者：

霍颖瑜 ^{[1
]}

王晓峰 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东佛山科学技术学院理学院

[2] 广东北电研发中心

来源：

佳木斯大学学报(自然科学版) | 2006年 / 04期

关键词：

编码二叉树; SVM; 多类分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

给出了一种基于编码二叉树的支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的多类分类算法.首先,定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题.由算法的实现过程可以看出,本算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法.

引用

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