【摘 要】
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM是一种新的基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM是一种新的基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,以获得更好的泛化能力.经典支持向量机认为所有的特征有相同的重要性,然而如果样本中包含着与目标函数弱相关甚至是不相关的特征时,就会在一定程度上影响分类器的推广能力.在一些真实数据集上,确实存在某些特征对分类贡献大,而其它特征对分类贡献小的情况,所以就提出了特征加权SVM算法.特征加权就是对每个特征赋予一个区间[0,1]中的数来表明该特征的重要性,越重要的特征就赋予越大的权值.本文把特征选择的一些方法应用到经典SVM中,提出了五种特征加权SVM算法,所采用的特征加权方法有：增益比率法,对称不确定性法,χ2检验法,Gini指标法以及Relief-F算法.然后本文提出了相对间隔的定义,并从理论上证明了在一定条件下,相对间隔越大,SVM的泛化能力就越好.最后在一个人工数据集和八个真实数据集上进行实验,并对实验结果进行分析和比较.本文提出的五种特征加权SVM算法与经典的SVM算法相比,在一定程度上提高了分类精度,并且在多个数据集上的支持向量个数都有所减少.
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