摘要
采用聚类分析中的类距离思想,通过类的重心,计算该类与其他类间的平均距离,提出了一种新的二叉树生成算法.在算法中,利用对称矩阵的特点,简化计算,并对先分离出来的类距离进行有效舍弃.试验结果表明该算法具有一定的有效性.
Using class distance of clustering and computing the average distance of class through the barycenter of class, an improved multiclass SVM based on binary tree was proposed. In the algorithm, the computation can be predigested using the symmetric matrix, and the distance of separated calss can be effectively abnegated. The experiment results show that the muhiclass SVM method is suitable for practical use.
出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2008年第6期29-31,共3页
Journal of Zhengzhou University of Light Industry:Natural Science
关键词
文本分类
支持向量机
二叉树
聚类分析
text categorization
support vector machine
binary tree
clustering analysis
作者简介
王晓锋（1977-），男，辽宁省沈阳市人，渤海大学助教，硕士，主要研究方向为机器学习；
秦玉平（1965-），男，渤海大学教授，硕士研究生导师，博士，主要研究方向为机器学习．
