孪生二叉树支持向量多分类机算法

• 作者: 李秋林 王建军 高斌斌
• 来源期刊: 西南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 孪生支持向量机 二叉树 坐标轮换法 超球体单类支持向量机 多分类
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 162-168
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13718/j.cnki.xdzk.2014.07.026

摘要

提出一种基于二叉树支持向量机的超球孪生二叉树支持向量机，该算法结合了孪生支持向量机和二叉树支持向量机的优势，加快了训练速度，减少了误差累计。通过引入坐标轮换法和收缩技术，得到超球坐标轮换孪生二叉树支持向量机。实验结果表明，这两种算法具有如下优点：相比一对多支持向量机，在训练时间上具有绝对的优势，特别是在处理数据规模较大且稀疏性较强的问题时；避免了一对多支持向量机可能存在的样本不均衡性、不可分区域等缺点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建军	西南大学数学与统计学院	23	110	5.0	9.0
2	高斌斌	西南大学数学与统计学院	3	9	3.0	3.0
3	李秋林	西南大学数学与统计学院	3	10	3.0	3.0