二分类数据的分类结果可视化算法

来源 :西南交通大学学报 | 被引量 : 7次 | 上传用户：wokaoyouyaozhuce

【摘要】

：

针对在某些应用领域对二分类数据分类结果可视化的需求,以及现有无监督可视化算法无法提供分类结果的相关信息的问题,提出了二分类数据分类结果可视化算法———支持向量可视化(SVV).该算法是在无监督的自组织神经网络(SOM)的可视化功能的基础上,结合监督学习的支持向量机(SVM)的二分类算法,得到能够直观地显示高维数据、二分类数据分类边界以及数据与分类边界距离的二维映射图,提高了分类结果的可解释性.以S

【作者】

：

王晓红王晓茹李群湛

【机构】

：

西南交通大学电气工程学院

【出处】

：

西南交通大学学报

【发表日期】

：

2006年03期

【关键词】

：

支持向量机自组织神经网络可视化算法支持向量可视化二分类数据 SVM SOM visualization algorithm SVV

【基金项目】

：

国家重点基础研究发展规划项目（G1998020312）

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