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介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析其存在的问题及缺点.提出了一种基于二叉树的支持向量机多类分类方法(BT-SVM),并将基于核的自组织映射引入进行聚类.结果表明,采用该方法进行多类分类比1-v-r SVMs和1-v-1 SVMs具有更高的分类精度.
一种新的基于二叉树的SVM多类分类方法
【摘 要】
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介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析其存在的问题及缺点.提出了一种基于二叉树的支持向量机多类分类方法(BT-SVM),并将基于核的自组织映射引入进行聚类.结果表明,
【机 构】
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山东师范大学信息管理学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2005年11期
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(Z2004G02);山东省中青年科学家奖励基金项目(03BS003)
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