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支持向量机在多类分类问题中的推广
被引量：
153
1
作者
刘志刚
李德仁
+1 位作者
秦前清
史文中
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第7期10-13,65,共5页
支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析...
支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。
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关键词
支持向量机
多类分类
多类支持向量机
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题名
支持向量机在多类分类问题中的推广
被引量：
153
1
作者
刘志刚
李德仁
秦前清
史文中
机构
武汉
大学
遥感
信息
工程学院
武汉
大学
测绘遥感
信息
工程国家重点实验室
香港理工大学土地测量与地理咨询系地球信息研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第7期10-13,65,共5页
基金
利用空间数据挖掘技术进行新型影像目标识别和自动分类(编号:40023004)
国家高新技术研究发展计划(编号:2001AA135081)
+1 种基金
香港CRC计划(编号:3_ZB40
1.34.9709)
文摘
支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。
关键词
支持向量机
多类分类
多类支持向量机
Keywords
Support Vector Machines,Multi-category Classification,M-SVMs
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机在多类分类问题中的推广
刘志刚
李德仁
秦前清
史文中
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
153
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