一种LDA和聚类融合的SVM多类分类方法

改进传统的基于二叉树结构的支持向量机多类分类方法。将无监督聚类引入到算法中,利用无监督聚类剔除大量的非支持向量样本,同时对于无监督聚类在异类样本相近时出现的性能下降问题,引入线性判别分析使得同类样本聚集,异类样本分散,确保聚类精度。线性判别分析和无监督聚类结合能够显著地缩减训练样本。该方法能够在保持分类准确率的情况下有效地提高SVM的分类速度。