基于新的决策规则的球形支持向量机分类算法

• 作者: GU Lei XIAO Liang 吴慧中
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模式分类 球形支持向量机 决策规则 核方法
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 2901-2904
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3352字
• 语种: 中文

摘要

球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来实现对训练样本空间的划分.在此基础上,提出了一种基于新的决策规则的球形支持向量机算法,并在七个UCI数据集上进行了实验,实验结果表明提出的算法可以取得比标准的支持向量机算法更好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴慧中	南京理工大学计算机科学与技术学院	181	3047	26.0	46.0
2	GU Lei	南京理工大学计算机科学与技术学院	1	10	1.0	1.0
3	XIAO Liang	南京理工大学计算机科学与技术学院	1	10	1.0	1.0