李娜
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：聊城大学数学科学学院更多>>
- 发文基金：山东省高等学校科技计划项目更多>>
- 相关领域：理学更多>>
- 基于可靠性测度的多类支持向量机
- 2014年
- 多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.
- 李娜范丽亚高希占
- 关键词：多类支持向量机
