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支持向量机（SVM）是一种两类分类算法,如何将SVM算法应用于多类分类问题,目前已衍生出多种方法。其中＂二叉树＂方法应用比较广泛,但分类支持向量机在树中中间节点位置的不同,直接关系到该方法的分类准确性。基于二叉树方法提出了＂类间相异度＂的策略,根据类间相异程度来决定多类的分类顺序。
基于二叉树的SVM多类分类的研究与改进
【摘 要】
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支持向量机（SVM）是一种两类分类算法,如何将SVM算法应用于多类分类问题,目前已衍生出多种方法。其中＂二叉树＂方法应用比较广泛,但分类支持向量机在树中中间节点位置的不同,直接关
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2013年12期
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