一种基于圆形分布的支撑向量机核选择方法

• 作者: 郭金玲
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支撑向量机 核选择 圆形分布 极坐标
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 55-57,63
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 1450字
• 语种: 中文

摘要

针对目前支撑向量机核函数的选择没有统一规则的现状，提出了一种结合数据分布特征进行支撑向量机核选择的方法。首先，采用多维尺度分析方法对高维数据集合理降维，提出判断数据集是否呈圆形分布的算法，在得到数据集分布特征的基础上进行核选择，达到结合数据分布特征合理选择支撑向量机核函数的目的。实验结果表明：呈圆形分布的数据集采用极坐标核进行分类，识别率达到100％，训练时间短，优于采用神经网络、决策树、高斯核及多项式核的分类效果。该方法提高了支撑向量机的泛化能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭金玲	山西大学商务学院	22	16	2.0	3.0