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支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。
支持向量机在多类分类问题中的推广
【摘 要】
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支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,香港理工大学土地测量与地理咨询系地球信息研究中心
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年07期
【基金项目】
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利用空间数据挖掘技术进行新型影像目标识别和自动分类(编号:40023004);国家高新技术研究发展计划(编号:2001AA135081);香港CRC计划(编号:3_ZB40、1.34.9709)
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