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基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树
基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树
来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户:madefake
【摘 要】
:
针对解决多类模式识别问题的SVM方法进行研究,在比较常用的几种多类SVM分类算法基础上,提出了一种基于核聚类方法的多层次SVM分类树,将核空间中的无监督学习方法和有监督学习
【作 者】
:
张国宣
孔锐
施泽生
郭立
刘士建
薛明东
【机 构】
:
中国科学技术大学电子科学与技术系
【出 处】
:
控制与决策
【发表日期】
:
2005年5期
【关键词】
:
多类模式识别
支持向量机
核聚类
统计学习理论
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针对解决多类模式识别问题的SVM方法进行研究,在比较常用的几种多类SVM分类算法基础上,提出了一种基于核聚类方法的多层次SVM分类树,将核空间中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来,实现了一种结构更加简洁清晰、计算效率更高的多层SVM分类树算法,并在实验中取得了良好的结果.
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