基于支持向量机分类的回归方法

• 作者: 孙德敏 曹进德 陶卿
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 回归 分类 支持向量 最大边缘
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 页码范围: 1024-1028
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 2758字
• 语种: 中文

摘要

支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.提出了一种将回归问题转化为分类问题的新思想.这种方法具有一定的理论依据,与SVM回归算法相比,其优化问题几何意义清楚明确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德敏	中国科学技术大学自动化系	100	1556	21.0	34.0
2	陶卿	中国科学院自动化研究所	23	501	8.0	22.0
6	曹进德	东南大学应用数学系	38	327	7.0	18.0