基于截止投票的SVM集成快速分类方法

• 作者: 刘倞源 张宏达 徐海龙 王晓丹
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 截止投票 概率分析 支持向量机集成 分类速度 重采样
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 476-482
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 6433字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2009.04.014

摘要

通过充分利用多个基分类器间的差异,集成分类器能够有效提高泛化精度,但是分类复杂度也随之增加.针对一类典型基于重采样和投票法的集成分类器,根据少数服从多数原则,在不影响分类精度的前提下给出了硬截止投票方法;针对基于Bagging的SVM集成的特点,引入概率分析,分析根据集成中部分投票预测集成结果的损失概率,给出了基于损失概率的软截止投票方法,该方法可推广到其他基于重采样技术与投票法的集成分类系统.对一个人工数据集和两个UCI数据集的实验表明该方法在保证分类精度的前提下,大幅提高了分类速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓丹	空军工程大学导弹学院	135	1447	21.0	31.0
2	张宏达	空军工程大学导弹学院	11	185	7.0	11.0
3	徐海龙	空军工程大学导弹学院	14	102	6.0	10.0
4	刘倞源		1	2	1.0	1.0