一种基于高斯分布的SVM核参数选择方法

• 作者: 孔晓斌 张素兰 曹棣
• 来源期刊: 中北大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 核参数选择 高斯分布
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化与计算机技术
• 页码范围: 343-346
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2264字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2008.04.011

摘要

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)研究中的核选择问题,在Amari和Wu提出的保形变换方法的基础上,提出了一种基于高斯分布的SVM核参数选择方法.分析了确定数据分布特征的重要性,给出了判断数据呈高斯分布的方法,探讨了SVM核函数及其参数选择与数据分布的相关性.在Matlab实验环境下,采用两组数据集进行了数值仿真,仿真结果说明了本文所提方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张素兰	太原科技大学计算机科学与技术学院	37	232	9.0	14.0
2	曹棣	太原理工大学计算机与软件学院	5	8	2.0	2.0
3	孔晓斌	太原科技大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0