【摘 要】
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有向无环图支持向量机（ DAG-SVM）对于N类别分类问题,会构造N ×（ N-1）/2个支持向量机分类器（为每2个类构造一个支持向量机）,DAG-SVM可能出现由于节点选择不佳而导致整个分类器
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有向无环图支持向量机（ DAG-SVM）对于N类别分类问题,会构造N ×（ N-1）/2个支持向量机分类器（为每2个类构造一个支持向量机）,DAG-SVM可能出现由于节点选择不佳而导致整个分类器分类结果较差的情况。为此,提出一种改进的DAG-SVM。通过为每一层建立备选节点集合进行节点选择,选取下层备选节点集合中训练分类精度最高的一个节点组合作为当前层节点的下层节点,从而优化DAG-SVM的拓扑结构。实验结果表明,与已有的DAG-SVM,1-vs-1 SVM,1-vs-a SVM方法相比,该方法
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