多分类簇支持向量机方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 6次 | 上传用户：libin101

【摘要】

：

针对支持向量机的多分类问题,提出一种新颖的基于非平行超平面的多分类簇支持向量机。它针对k模式分类问题分别训练产生k个分割超平面,每个超平面尽量靠近自身类模式而远离剩余类模式;决策时,新样本的类别由它距离最近的超平面所属的类决定,克服了一对一(OAO)和一对多(OAA)等传统方法存在的"决策盲区"和"类别不平衡"等缺陷。基于UCI和HCL2000数据集的实验表明,新方法在处理多分类问题时,识别精度显

【作者】

：

王之怡杨一帆

【机构】

：

西南财经大学经济信息工程学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2010年01期

【关键词】

：

支持向量机超平面核函数手写体汉字识别 Support Vector Machine （SVM） hyperplane kernel function

【基金项目】

：

基金项目：国家自然科学基金资助项目（69732010）,西南财经大学科学研究基金资助项目（QN0806）.

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