【摘 要】
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提出了一种基于遗传算法（GA）的SVM最优决策树生成算法，并将其应用于解决SVM多分类问题。首先以最大分类间隔为准则，利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化，生成最优（或近优）决策二
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提出了一种基于遗传算法（GA）的SVM最优决策树生成算法，并将其应用于解决SVM多分类问题。首先以最大分类间隔为准则，利用遗传算法对传统的SVM决策树进行优化，生成最优（或近优）决策二叉树；然后在各个决策节点，利用传统的SVM算法进行二值分类，最终实现SVM的多值分类。理论分析及实验结果表明，新方法比传统的DT-SVM、DAG-SVM方法有更高的分类精度，比经典的1-a-1、1-a-r有更高的训练和分类效率。
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