基于 SVM 的降维方法在三类 ROC 分析中的应用

• 作者: 刘会河 刘舜 徐维超
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 降维 ROC VUS
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.07.010

摘要

ROC分析方法已在各个领域有了广泛的应用，但主要应用于两类问题。在三类问题的推广上面临着分析空间高维化，难以理解，表示困难，计算复杂度高等问题。本文基于SVM（支持向量机）分类方法，提出一种新的降维方法，并运用到三类ROC分析中，在避免了上述不足的同时，也继承了ROC分析方法在两类问题中的优点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐维超	广东工业大学自动化学院	21	145	5.0	11.0
2	刘舜	广东工业大学自动化学院	2	5	1.0	2.0
3	刘会河	广东工业大学自动化学院	1	5	1.0	1.0