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摘要:
为解决现有支持向量机多类分类算法的不可分区域问题及提高泛化能力,提出一种改进的基于二叉树结构的支持向量机多类分类算法.该算法基于帕累托原则,将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二又树结构.该算法避免了测量所引入的误差,使得样本分布广散布小的类处于二叉树的上层节点,从而获得更大的划分空间.实验结果表明:该算法具有一定的适应能力,能更好地解决实际多类分类问题.
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文献信息
篇名 改进的二叉树支持向量机多类分类算法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多类别 支持向量机 二又树 帕累托原则
年,卷(期) 2010,(33) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 117-120
页数 分类号 TP181|TP391
字数 5103字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 熊鹰 海军工程大学船舶与动力学院 131 1039 16.0 22.0
2 刘忠 海军工程大学电子工程学院 319 1950 19.0 27.0
3 刘健 海军工程大学船舶与动力学院 41 368 10.0 18.0
传播情况
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研究主题发展历程
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多类别
支持向量机
二又树
帕累托原则
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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