基于高斯核的SVM的参数选择

• 作者: 王行甫 陈家伟
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 支持向量机 高斯核 参数选择 几何距离 麦克劳林展开
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 242-245
• 页数: 4页
• 字数: 3753字
• 语种: 中文

摘要

基于高斯核的支持向量机应用很广泛，高斯核参数σ的选择对分类器性能影响很大，本文提出了从核函数性质和几何距离角度来选择参数σ，并且利用高斯函数的麦克劳林展开解决了参数σ的优化选择问题。实验结果表明，该方法能较快地确定核函数参数σ，且 SVM 分类效果较好，解决了高斯核参数σ在实际应用中不易确定的问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王行甫	中国科学技术大学计算机学院	38	412	10.0	19.0
2	陈家伟	中国科学技术大学计算机学院	1	20	1.0	1.0