【摘 要】
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支持向量机在处理大样本数据多分类问题时,往往会出现数据集偏斜、基分类器过多、编码方法适应性差等问题,从而导致精度和效率大幅下降。本文提出了一种启发式的支持向量机多
【机 构】
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中国石油大学胜利学院,南昌大学计算中心,92730部队90分队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61262047)
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支持向量机在处理大样本数据多分类问题时,往往会出现数据集偏斜、基分类器过多、编码方法适应性差等问题,从而导致精度和效率大幅下降。本文提出了一种启发式的支持向量机多分类层次树结构构造方法,构造出由若干子分类器协同计算的多分类层次树结构,一定程度上改善了基分类器过多、数据集偏斜、数据训练时间过长等问题。通过实验证明,该方法与常规方法相比,具有更优秀的精度和效率,在处理大样本、多特征数、多类别的样本分类时,优势更加明显。本研究方法为支持向量机多分类方面的研究提供了一种新的思路,对于本体领域内的分类和回归问题的研
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