基于核的最小距离分类法的参数选择方法

• 作者: 张化祥 邱潇钰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 最小距离分类法 数据集 核函数
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 188-190
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 3067字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.05.066

摘要

在基于核函数的最小距离分类方法对数据集进行分类过程中,目标函数的核函数参数选择直接影响分类器的分类成功率.该文提出一种选择应用目标函数来选择适当参数的方法.实验结果表明,与单纯的基于核的最小距离分类法相比,选择最优核函数的参数可以提高分类器的成功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学信息科学与工程学院	73	576	14.0	19.0
2	邱潇钰	山东师范大学信息科学与工程学院	3	32	2.0	3.0