一种新的多类分类算法

• 作者: 吴今培 孙德山 肖健华
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 多类分类 一类分类 核函数
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 357-361
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3554字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2004.03.018

摘要

多类分类问题通常采用多个标准的二分类支持向量机来求解,在这种情况下,需要解多个二次规划问题.为了简化多类分类问题带来的计算复杂性,本文根据一类分类思想提出一种多类分类算法,所给算法通过引入核函数能够独立地对每一类样本形成一个紧致的优化区域,从而达到分类的目的.人工及实际数据库的仿真实验表明所给算法在保持良好的分类精度条件下,能有效降低程序的运行时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖健华	五邑大学智能技术与系统研究所	91	1162	18.0	30.0
2	吴今培	五邑大学智能技术与系统研究所	77	1677	23.0	38.0
3	孙德山	辽宁师范大学数学系	66	560	13.0	21.0