【摘 要】
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支持向量机(SVM)是基于结构风险最小化的分类判别方法,对于非线性不可分的二分类样本,需要在最大间隔和错误分类之间做出折中选择.为了使SVM具有很好的泛化能力,本文提出了一
【出 处】
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2011中国管理科学与工程学会年会
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支持向量机(SVM)是基于结构风险最小化的分类判别方法,对于非线性不可分的二分类样本,需要在最大间隔和错误分类之间做出折中选择.为了使SVM具有很好的泛化能力,本文提出了一种改进的基于不可分样本风险决策规则的SVM分类方法.先将SVM的输出转化为属于不同类的后验概率,对于落在两个支持向量面之间的点,利用经验风险最小化的风险决策规则进行分类预测.仿真结果显示,改进的SVM方法在两类比较容易分离的情况下,显著优于传统的SVM,在其他情况下,其分类效果不比传统的SVM差.
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