【摘 要】
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支持向量机的一对一多分类算法具有良好的性能,但该算法在分类时存在不可分区域,影响了该方法的应用。因此,提出一种一对一与基于紧密度判决相结合的多分类方法,使用一对一算
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳中科博微自动化有限公司,空军93303部队,中国科学院研究生院,北京联合大学管理学院
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支持向量机的一对一多分类算法具有良好的性能,但该算法在分类时存在不可分区域,影响了该方法的应用。因此,提出一种一对一与基于紧密度判决相结合的多分类方法,使用一对一算法分类,采用基于紧密度决策解决不可分区,依据样本到类中心之间的距离和基于kNN（k nearest neighbor）的样本分布情况结合的方式构建判别函数来确定类别归属。使用UCI（university of California Irvine）数据集做测试,测试结果表明,该算法能有效地解决不可分区域问题,而且表现出比其它算法更好的性能。
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