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题名一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法
被引量：10
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作者
冷强奎
刘福德
秦玉平
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机构
渤海大学信息科学与技术学院
渤海大学大学基础教研部
渤海大学工学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第5期220-223,237,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61602056)
辽宁省博士科研启动基金项目(201601348)
辽宁省教育厅科研项目(LZ2016005)资助
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文摘
为提高多类支持向量机的分类效率,提出了一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法。该混合二叉树中的每个内部结点对应一个分割超平面,该超平面通过计算两个距离最远的类的质心而获得,即该超平面为连接两质心线段的垂直平分线。每个终端结点(即决策结点)对应一个支持向量机,它的训练集不再是质心而是两类(组)样本集。该分类模型通常是超平面和支持向量机的混合结构,其中超平面实现训练早期的近似划分,以提升分类速度;而支持向量机完成最终的精确分类,以保证分类精度。实验结果表明,相比于经典的多类支持向量机方法,该算法在保证分类精度的前提下,能够有效缩短计算时间,提升分类效率。
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关键词
支持向量机
多类分类
混合二叉树
质心表达
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Keywords
SVM
Multi class classification
Hybrid binary tree
Centroid representation
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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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