提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI(University of California I...提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI(University of California Irvine)机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持向量机多类分类算法在训练时间上具有绝对的优势,尤其在处理稍大数据集的多类分类问题时,这一优势尤为突出;实验仿真结果还证明,在采用非线性核时,该算法取得了比基于经典支持向量机的一对其余多类分类算法及二叉树支持向量机更好的分类效果;同时该算法还解决了后两种算法可能存在的样本不平衡问题,以及基于经典支持向量机的一对其余多类分类算法可能存在的不可分区域问题.展开更多
基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT-SVM)多...基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT-SVM)多类分类算法,该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响,并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证,结果表明该算法行之有效。展开更多
文摘提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI(University of California Irvine)机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持向量机多类分类算法在训练时间上具有绝对的优势,尤其在处理稍大数据集的多类分类问题时,这一优势尤为突出;实验仿真结果还证明,在采用非线性核时,该算法取得了比基于经典支持向量机的一对其余多类分类算法及二叉树支持向量机更好的分类效果;同时该算法还解决了后两种算法可能存在的样本不平衡问题,以及基于经典支持向量机的一对其余多类分类算法可能存在的不可分区域问题.
文摘基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优,但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题,提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM,简称DBT-SVM)多类分类算法,该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响,并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证,结果表明该算法行之有效。
