二叉树多分类SVM在目标分群中的应用

• 作者: 张冬宁 段同乐
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标分群 二叉树 支持向量机 统计学习理论
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 专题技术与工程应用
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2327字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2015.06.24

摘要

为了解决目标分群问题，在研究目标关键属性的基础上，提出一种基于二叉树多分类支持向量机（ SVM）的目标分群方法。介绍了基于统计学习理论的支持向量机方法的基本原理和算法本身的理论优势，由于支持向量机的本质是解决二分类问题的，因此如何建立支持多分类的支持向量机是研究的关键。采用基于二叉树的多分类支持向量机算法，建立了解决目标分群问题的算法模型，将分类器分布在各个节点上，从而构成了多分类的支持向量机。将算法进行软件实现，并利用模拟数据对支持向量机进行了训练，调整支持向量机参数，得到了较好的分群结果，证明了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段同乐	中国电子科技集团公司第五十四研究所	11	33	3.0	5.0
2	张冬宁	中国电子科技集团公司第五十四研究所	8	34	3.0	5.0