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为进行多值分类,研究了SVM决策树.基于对SVM决策树的结构与分类性能的分析,定义了特征空间中反映类分布的类分离性测度,并将定义的类分离性测度引入到决策树构成的过程中,提出了改进的SVM决策树算法,对已有数据集的分类实验表明了本文方法的有效性。
一种改进的SVM决策树算法
【摘 要】
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为进行多值分类,研究了SVM决策树.基于对SVM决策树的结构与分类性能的分析,定义了特征空间中反映类分布的类分离性测度,并将定义的类分离性测度引入到决策树构成的过程中,提出了改进的SVM决策树算法,对已有数据集的分类实验表明了本文方法的有效性。
【机 构】
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空军工程大学导弹学院计算机工程系,陕西,三原,713800
【出 处】
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2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)
【发表日期】
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2005年1期
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