基于模糊核聚类的多类支持向量机
传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类问题仍是一个值得研究的问题.本文在比较常用的几种多类支持向量机分类算法基础上,提出了一种基于模糊核聚类的多类支持向量机分类方法.支持向量机的分类精度和分类速度取决于树结构,新方法利用模糊核聚类生成模糊类,并结合基于二叉树的多类支持向量机分类算法实现多类分类.实验结果表明,该方法是一种效率更高、分类更准确的多类支持向量机分类算法.
支持向量机、多类分类、模糊核、二叉树
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TP181(自动化基础理论)
国家高技术研究发展计划项目2006AA040309
2011-05-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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