【摘 要】
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随着科技和智能经济的飞速发展,产生了浩如烟海,繁杂多样的数据.如何对此类数据分类就变成了一项非常重要的研究.现行的分类方法有许多,其中支持向量机因其有避免维数灾难、提高泛化性能、解决非线性与高维数据的优势,且能够与其他分类方法相结合共同解决问题,而受到众多研究人员的喜爱.由于它最初设计出来只是为了解决二分类问题并且对数据质量要求较高,具有一定的局限性,比如对不均衡数据分类效果不佳,对大规模数据难以
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随着科技和智能经济的飞速发展,产生了浩如烟海,繁杂多样的数据.如何对此类数据分类就变成了一项非常重要的研究.现行的分类方法有许多,其中支持向量机因其有避免维数灾难、提高泛化性能、解决非线性与高维数据的优势,且能够与其他分类方法相结合共同解决问题,而受到众多研究人员的喜爱.由于它最初设计出来只是为了解决二分类问题并且对数据质量要求较高,具有一定的局限性,比如对不均衡数据分类效果不佳,对大规模数据难以实施,对多分类问题分类困难等.为了更好地将支持向量机应用于现实生活中,提高它的分类准确率,本文将从二分类支持向量机出发,对已有的二分类、多分类支持向量机进行改进研究,并用实证证明所提方法的有效性.首先,针对传统二分类支持向量机,为了进一步提高它的分类性能,提出基于熵权的支持向量机.传统的二分类支持向量机在分类时给分类数据中每个数据的损失函数赋予相同的重要性,而基于熵权的支持向量机方法是通过熵权赋予每个损失函数不同的权重.它通过在传统二分类支持向量机的最值优化问题中引入熵权,将熵权与损失函数相结合构建新的支持向量机模型,其中熵权是根据每个数据的松弛变量计算得出.经实验验证该方法确实提高了分类性能.其次,针对传统的多分类支持向量机,它存在分类繁琐、分类精度低等问题,因此本文提出了基于类间距离的序贯多分类支持向量机算法.该算法是通过计算多分类数据中每类数据的类间距离的大小,再根据序贯理论进行聚类,这样就把多分类问题转化为多个二分类问题,可以直接使用二分类支持向量机来求解.该方法不仅减少了二分类支持向量机的个数,根据仿真实验结果可知它还提高了分类精度.除此之外,传统的多分类支持向量机在对不均衡数据分类时会出现区域不可分,分类效果差的问题,对此提出不等距超平面多分类支持向量机,它是在传统的单约束优化问题多分类支持向量机上进行改进.传统的单约束优化问题多分类支持向量机是指只需解决一个优化约束问题就可解决多分类,本文在它的模型引入调节参数,以调节不同类别与超平面之间的距离,并使之不均等.经实验分析可知,相较于原多分类支持向量机,改进后的方法有更好的分类效果.
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