【摘 要】
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针对传统的多分类模型学习效率较低,对于复杂的多类别数据无法进行高效分类的问题,提出了一种基于支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的主动多分类方法.该方法通过引入
【机 构】
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山西大学商务学院信息学院,山西太原030031
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针对传统的多分类模型学习效率较低,对于复杂的多类别数据无法进行高效分类的问题,提出了一种基于支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的主动多分类方法.该方法通过引入就绪分类器和阻塞分类器的概念,将主动学习的策略用于SVM多分类器的构造过程,在主动多分类过程中随着分类器的不断更新,动态地控制样本是否参与主动学习;从分类器和训练样本数量两方面进行了优化,降低了分类模型构造的复杂度.实验结果表明,本文提出的主动多分类方法可有效提高模型的学习效率和泛化性能.
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