一种基于SOM解码的多类支持向量机

• 作者: 姬红兵 陶晓燕
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多类支持向量机 解码算法 纠错输出编码 自组织映射
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1447-1450
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2006.09.040

摘要

提出了一种基于自组织映射(self-organizing map,SOM) 解码的多类SVM算法.该方法首先按照纠错输出编码(error correcting output codes,ECOC)训练子SVM二分类器,然后根据训练样本的输出训练SOM网络,得到其最优权值,最后对未知数据进行分类,这样充分考虑到了二分类器的输出置信度,而且有效地克服了同时和多个类别的距离最小的情况.通过对实际的Iris数据和Yale人脸库的分类实验,结果表明,新算法对于解决多类SVM的分类问题是很有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬红兵	西安电子科技大学电子工程学院	193	2504	25.0	36.0
2	陶晓燕	西安电子科技大学电子工程学院	14	94	5.0	9.0