基于先验知识下支持向量机P-SVM的分类算法

• 作者: 任江涛 印鉴 张钢 梅芳
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 文本分类 置信度 P-SMO
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 软件与数据库技术
• 页码范围: 474-478
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2007.03.019

摘要

支持向量机在分类算法原理中的顺次最小优化算法SMO一般比传统的块算法和固定工作样本集的算法具有更好的时间和空间复杂性,但是由于在实际应用领域中对样本的需求量很大,使得对样本的标记是应用中耗时耗力的工作.本文提出了基于先验知识下的支持向量机,通过引入先验信息量而减少所需样本的数量,同时给出了相应的P-SMO算法.分类应用背景利用中医证候数据,通过专家知识提供的证候知识规则,对训练样本集进行置信度的计算,然后使用P-SMO算法训练出P-SVM,实验结果表明分类效率有较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	印鉴	中山大学计算机科学系	117	2906	26.0	51.0
2	张钢	中山大学计算机科学系	8	284	5.0	8.0
3	任江涛	中山大学计算机科学系	23	303	10.0	17.0
4	梅芳	中山大学计算机科学系	1	3	1.0	1.0