基于SVM的决策树多类分类器及在遥感图像中的应用

利用三种不同的聚类方法——利用类均值的最小距离聚类、利用类均值的最大距离聚类和利用最大间隔准则聚类,提出了三个基于SVM的决策树多类分类器.为了检验所提算法的有效性和先进性,对AVIRIS遥感图像进行了实验.实验结果表明,本文所提的三种算法明显好于最小距离分类法、线性判别分类法、决策树分类法、OAR-SVM和OAO-SVM.     

一种新的 SVM 决策树

SVM在小训练样本、高维情况下具有很好的泛化性能,但它不适用于多类分类.本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造SVM决策树.实验结果表明,以这种方法构造的SVM决策树分类器分类性能较好.     

多策略融合的SVM决策树构建

为了在提高文本分类效率和提升分类速度间进行平衡,综合考虑SVM决策树的深度、均衡度、构造方式、类内样本数、类间相似度等对分类结果的影响,提出针对海量文本多分类问题的SVM决策树构建算法.在大规模语料库上的文本分类实验表明,该算法可在一定程度上提升分类效果,同时可以大幅减少训练和测试时间,方法可行且适应性强.     

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．     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。     

基于最小闭球的多类支持向量机

针对多类分类问题中样本数量分布不均衡和测试速度较慢两种情况,本文提出了两个基于闭球的二叉树多类支持向量机算法:MEB-MCSVM-1和MEB-MCSVM-2.算法利用最小闭球来协调样本数量间的不均衡性,利用球心进行最远距离聚类或最近-最远距离聚类,构建二叉树结构,使二叉树的每个节点代表1个二类支持向量机.为了检验所提算法的有效性,本文从需要训练的SVM个数、训练时间和测试时间三个方面对五种算法1-v-1,1-v-r,MEB-MCSVM-0,MEB-MCSVM-1和MEB-MCSVM-2进行了比较分析,结果表明本文所提方法对解决多类分类问题中样本数目不均匀和测试速度较慢这两种情况有明显的优势,实用性更强.     

基于一类SVM的贝叶斯分类算法

提出一种基于一类支持向量机(one-class SVM)的贝叶斯分类算法,该算法用一类SVM对类条件概率密度进行估计以构造贝叶斯分类器. 证明采用高斯核的一类SVM,其解可以归一化为密度函数,并把该密度函数看作类条件概率密度的平滑估计,构造贝叶斯分类器. 实际数据集上的实验结果表明,提出的分类算法测试准确率高于简单贝叶斯分类器与贝叶斯网络分类器,不低于传统二类SVM;比传统二类SVM需要计算的核矩阵规模更小,训练时间更短.     

基于支持向量基的条码分类研究

条码的分类检测对条码识别具有非常重要的意义.本文提出将基于支持向量机的多分类方法用于条码的分类检测.对每种条码采用支持向量机二值分类器进行分类,这些二值分类器组成决策树的节点,构成决策树.通过实验表明,SVM在样本有限的情况下具有非常好的泛化能力.     

基于决策树多分类支持向量机岩性波谱分类

地面岩性波谱建模是高光谱遥感地质填图的关键环节之一,地面岩性波谱具有高维、多类特点,传统的多光谱分类方法不能对地面岩性高光谱数据进行有效处理。该文在岩性波谱特征分析的基础上,构建岩性波谱特征空间;然后,从支持向量机(SVM)基本理论出发并对算法改进,建立了一个基于决策树的SVM多类分类器(DT-SVMs);最后,利用云南北衙金矿区采集的野外实测岩性波谱数据进行分类实验,分类正确率达到93.75%。实验结果表明:基于决策树的多类分类支持向量机(DT-SVMs)可以很好的应用于地面岩性的波谱分类建模。同时,可推广到高光谱遥感岩性分类研究。     

一种新的动态SVM选择集成算法

针对动态选择集成算法存在当局部分类器无法对待测样本正确分类时避免错分的问题,提出基于差异聚类的动态SVM选择集成算法。算法首先对训练样本实施聚类,对于每个聚类,算法根据精度及差异度选择合适的分类器进行集成,并根据这些分类器集成结果为每个聚类标定错分样本区,同时额外为之设计一组分类器集合。在测试过程中,根据待测样本所属子聚类及在子聚类中离错分样本区的远近,选择合适的分类器集合为之分类,尽最大可能的减少由上一问题所带来的盲区。在UCI数据集上与Bagging-SVM算法及文献［10］所提算法比较,使用该算法在保证测试速度的同时,能有效提高分类精度。     

一种新的二叉树SVM多分类算法

在二叉树结构支持向量机(SVM)多分类算法的基础上,针对二叉树算法中点和叶盲目划分的问题,提出了一种新的二叉树SVM多分类算法.该算法通过标记划分的方法,一方面解决了盲目划分的问题,另一方面大大减少了子分类器的数目,大幅度提高了算法的速度.实验结果表明,该算法具有一定的优越性.     

基于拒识的误差编码车辆分类

基于支持向量机的误差编码分类已经成功应用到多类分类问题中,但通常是以错误率来衡量误差编码分类器的优劣,具有较大的局限性。在实际应用中,错分结果往往会带来一定的风险代价,为了在一定程度上减少这种代价,本文提出了一种带有拒识功能的误差编码分类方法。文中利用纠错编码把多类分类问题转换成多个两类分类,再将拒识的方法应用到每个分类器中,最后结合编码矩阵投票表决得到分类结果,从而提高分类可靠性。     

一种面向稀疏表示的最大间隔字典学习算法

近年来,基于稀疏表示的分类技术(SRC)在图像分类和目标识别中取得了巨大的成功。在该框架中,过完备基的学习和多类分类器(通常为支持向量机SVM)的训练是最关键的两个步骤。但在目前的许多方法中,这两个模块的构建过程都是相互独立的。该文针对以上问题,提出了一种用于稀疏表示的最大间隔字典学习算法,将两类SVM分类器的损失函数项的平方及分类间隔作为正则项与稀疏字典的学习过程进行了整合,并提出相应的坐标轮换优化算法对目标函数进行优化,实现了字典和分类器的同步学习。所提出的框架能够增强多类分类器中两类分类器的推广性能,并减少多类分类器的误差界。为了对所提出算法的性能进行评价,在2个常用标准库上进行了分类实验。结果表明,所提出的算法的与SRC相比识别率提升均超过3%。     

一种不确定性二叉树SVM的脱机手写体汉字识别研究

针对脱机手写体汉字特征复杂和类别多样的特点,基于SVM数学模型,采用了一种不确定性二叉树与SVM相结合的分类识别方法设计了一种多类分类器,该设计方法在保证识别准确率的情况下大大减少了支持向量机的数量,简化了二叉树模型,能快速辨识并删除多余的枝节,并具有一定的容错率,加快了辨识速度。实验结果表明,采用不确定性二叉树SVM设计的多类分类器有效地降低了拒识率和漏识率,保证了识别的准确率,提高了识别速度。     

基于二叉树的SVM多类分类算法研究

支持向量机是一种高效的分类识别方法,在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题.介绍了基于二叉树的SVM多类分类算法,通过对其原理和实现方法的分析,对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了进一步的研究方向.     

支持向量机在表面肌电信号模式分类中的应用

采用小波变换的方法对实验采集的原始四通道表面肌电信号(sEMG)进行了分析,并提取小波分解系数的奇异值构建特征矢量,利用“一对一”分类策略和二叉树设计的多类支持向量机(SVM)分类器,很好地实现了对前臂8种运动表面肌电信号的模式分类,8种运动模式的平均识别率为98.75%.研究表明SVM分类准确率明显优于传统的BP神经网络、Elman神经网络和RBF神经网络分类器,且识别精度高,鲁棒性好,对肌电信号及其他非平稳生理电信号的模式识别,提供了一种具有良好应用前景的新方法.