基于支持向量机的多类分类算法研究

基于支持向量机的多类分类方法通常采用多个标准的二分类支持向量机来求解,在一对一多类分类方法的基础上,通过对构成分类边界的超平面的研究,引入了"核空间距离",并提出有效的算法减少分类超平面的数量,并在UCI数据库上进行实验,结果表明能够提高测试效率以及分类精确度,减少了过学习问题的产生,具有更好的推广性能。     

一种改进的多类支持向量机超光谱图像分类方法

支持向量机（SVM）是建立在统计学理论基础上的一种机器学习方法,用于解决二类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的课题．总结了现有的主要的支持向量机多类分类算法,并在1-a-1SVM分类算法基础上提出一种二次分类的方法．改良了惩罚因子,提高了不易分的类别之间的可分程度．通过对超光谱图像进行分类实验,结果表明该方法具有较高的分类精度．     

支持向量机方法在人脸识别中的应用研究

讨论了把支持向量机的方法用于人脸识别.采用SVM方法进行人脸识别研究,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题,克服了传统svM方法在解决多分类问题上的一些缺陷支持向量机能有效地解决过学习问题,具有良好的推广性能和较好的分类精确性.介绍了支持向量机方法用于人脸识别的主要处理流程.     

多类支持向量域分类器及其在入侵检测中的应用

在对网络连接数据进行分析和研究的基础上,针对传统多类支持向量机分类法分类精度较低的现象,提出了一种新的MSVDC的入侵检测方法,将SVDC在两类问题的应用推广到多类问题中.在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明,其相对于传统的多类支持向量机方法,在保证较低的误报率的情况下,有较高的分类精度和较好的检测效果.     

直觉模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机难以区分具有相同隶属度的稀疏样本点和稠密样本点,进而可能降低分类精度.为了解决此类问题,利用直觉模糊集和模糊支持向量机,构建了直觉模糊支持向量机.仿真实验结果表明:与传统的支持向量机和模糊支持向量机相比,直觉模糊支持向量机的分类结果更精确.     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于模糊支持向量机的夏季雨型的预报方法研究

本文提出了基于一对一模糊支持向量机多分类方法的非线性夏季雨型预报模型.该模型在一对一支持向量机多分类算法的基础上引入模糊隶属度函数,其构造的分类超平面可以忽略噪声样本对分类结果的影响.实验结果表明,该模型较传统的支持向量机多分类方法和线性物理统计方法,具有更好的预报能力和更强的抗干扰能力,可以较好地弥补基于统计理论的相关分析和回归方法在处理非线性问题时具有较大的局限性     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

基于相似方向的二叉树支持向量机多类分类算法

介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,指出了各自优点和不足之处.在现有的基于二叉树的支持向量机多类分类算法的基础上,提出了一种新的以类间相似方向作为二叉树支持向量机(BT-SVM)生成算法的多类分类方法,实例分析表明该方法具有较高的精度和推广能力.     

四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较

本文通过UCI数据库中的五个数据集,从分类准确性和运行时间两个方面,比较了四类基于支持向量机的多类分类器——多类支持向量机(MSVM),多元双生支持向量机(MTSVM),多生支持向量机(MBSVM)以及多元支持向量分类回归机(MSVCR)的性能.实验结果表明,MTSVM和MBSVM比MSVM和MSVCR更有效.     

关于改进的支持向量机的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论和对偶理论的分类和函数估计方法,其推广能力强和全局最优的特点引起了学者的广泛关注。本论文对目前所提出的各类改进的支持向量机进行了初步的研究和分析。     

最小二乘模糊支撑向量机研究

支撑向量机是以统计学习理论为基础,以结构风险最小化（Structure Risk Minimization,SRM）为原则的新型学习机,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面。在对已有的分类问题的SVM算法的研究分析基础上,结合Lin和Wang提出的模糊支撑向量机模型和现有的最小二乘支撑向量机模型得出最小二乘模糊支撑向量机模型。     

基于模糊熵的支撑矢量预选取方法

在基于支撑矢量机的分类器学习算法中,预先选择支撑矢量是非常重要的．依据模糊熵理论,提出一种启发式的支撑矢量预选取方法——模糊熵方法．该方法针对支撑矢量数目较小的情况,可以有效地预选取出包含支撑矢量的边界集．利用边界集作为训练集可以大大简化支撑矢量机的训练而不影响分类性能．与其它方法相比,该方法的主要优点是不需要参数来确定边界集的阈值．仿真实验结果表明该方法是有效和可行的．     

最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

一种基于卫向量的简化支持向量机模型

针对支持向量机(SVM)在处理大规模训练集时,训练速度和分类速度变慢的缺点,提出了一种基于卫向量的简化SVM模型.用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量,缩小训练集规模;在此基础上对训练得到的支持向量集,用线性相关性去除冗余支持向量,从而达到简化目的.对UCI标准数据集的实验表明:在保证不损失分类精度的前提下,该模型一定程度上改进了传统SVM,缩短了学习时间,取得了良好的效果.     

最优分类超平面的几何意义

在回顾支持向量机方法的基础上，从数学上严格地证明了特征空间上最优分类超平面的几何意义。     

基于投影中心距离的支持向量预选取

支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.支持向量机在选择支撑矢量时却进行了大量不必要的运算,成为其应用的瓶颈问题.因此在基于支持向量的分类器学习算法中,预先选择支撑向量是非常重要的.投影中心距离算法是一种能够预选取支撑矢量的方法,该方法可以有效地预选取出包含支持向量的边界集,在不影响支持向量机的分类能力情况下,大大地减少了训练样本,提高了支持向量机的训练速度.本文采用投影中心距离算法进行支撑矢量的预选取,通过对人工线性、非线性数据及MINST字符库的实验证明了该方法的有效性和可行性.     

Huber-SVR中参数μ与输入噪声间关系的研究

为了提高Huber-支撑向量回归机Huber-SVR的鲁棒性,研究了Huber-SVR算法中参数μ与输入噪声之间的关系,利用将SVR的优化问题转换成最大后验估计问题的思想,推导出Huber-支撑向量回归机后验估计最大化的条件,并着重研究了输入噪声为高斯噪声的情形,得出了输入噪声为高斯噪声时Huber-支撑向量回归机中参数μ与σ之间的近拟线性关系,为在输入高斯噪声方差σ为已知的情况下合理地选择μ提供了依据．