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用于多分类问题的最小二乘支持向量分类—回归机
被引量：
2
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作者
翟嘉
胡毅庆
徐尔
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第7期1894-1897,1911,共5页
基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太...
基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太大的影响,从而提高分类的准确性。该方法能够提高分类的准确率和分类速度,同时算法对于不同类别间样本数目差异较大的情况也有很好的分类效果。数值实验结果表明所提算法是可行的,且与已有的三分类算法相比在分类准确性上平均提高了2.57%,在运算速度上也有了较大的提高。
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关键词
多分类问题
三分类问题
最小二乘支持向量机
分类-回归机
一对一对多方法
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题名
用于多分类问题的最小二乘支持向量分类—回归机
被引量：
2
1
作者
翟嘉
胡毅庆
徐尔
机构
北京科技大学数理学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第7期1894-1897,1911,共5页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(11101028)
文摘
基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太大的影响,从而提高分类的准确性。该方法能够提高分类的准确率和分类速度,同时算法对于不同类别间样本数目差异较大的情况也有很好的分类效果。数值实验结果表明所提算法是可行的,且与已有的三分类算法相比在分类准确性上平均提高了2.57%,在运算速度上也有了较大的提高。
关键词
多分类问题
三分类问题
最小二乘支持向量机
分类-回归机
一对一对多方法
Keywords
multi-class classification problem tri-class classification problem Least Square Support Vector Machine （LSSVM） classification-regression machine one versus one versus rest （1-v-1-v-r） method
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
用于多分类问题的最小二乘支持向量分类—回归机
翟嘉
胡毅庆
徐尔
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
2
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