基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法

• 作者: 刘哲 孙林岩 郭雪松
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 多类分类 半模糊核聚类 超球
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 664-668
• 页数: 5页
• 分类号: N945.25|O231.5
• 字数: 3862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2542.2007.06.014

摘要

针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法.该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙林岩	西安交通大学管理学院	368	9952	51.0	85.0
5	郭雪松	西安交通大学管理学院	37	363	12.0	17.0
9	刘哲	西安交通大学管理学院	32	79	5.0	7.0