采用类电磁机制算法的SVM决策树多分类策略

• 作者: 姜建国 孟宏伟 李博 赵媛
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 类电磁机制算法 支持向量机 多分类 最大分类间隔 决策树
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3718字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2014.06.014

摘要

基于分类问题的特点,设计了适用于分类问题的类电磁机制算法,然后设计了基于改造后的类电磁机制算法的最优决策树生成算法,用以解决支持向量机多分类问题。以最大分类间隔为准则,利用类电磁机制算法进行优化,从而生成最优或次优的决策树。在每个决策结点利用传统的支持向量机二分类方法进行分类,最终实现支持向量机多分类。仿真结果表明：这种方法比传统的1-a-1,1-a-r,DAG-SVM,DT-SVM以及 GADT-SVM方法有更优的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜建国	西安电子科技大学计算机学院	89	685	14.0	21.0
2	李博	西安电子科技大学计算机学院	13	124	6.0	11.0
3	赵媛	西安电子科技大学计算机学院	3	13	2.0	3.0
4	孟宏伟	西安电子科技大学计算机学院	3	14	3.0	3.0