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摘要:
支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题.该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题.
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文献信息
篇名 支持向量机在多类分类问题中的推广
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 支持向量机 多类分类 多类支持向量机
年,卷(期) 2004,(7) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 10-13,65
页数 5页 分类号 TP181
字数 5076字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.07.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李德仁 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 350 13038 58.0 101.0
2 秦前清 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 152 2348 24.0 42.0
3 史文中 香港理工大学土地测量与地理咨询系地球信息研究中心 88 3874 35.0 61.0
4 刘志刚 武汉大学遥感信息工程学院 66 721 10.0 25.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
多类分类
多类支持向量机
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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