极坐标核在样本分类问题中的应用研究

核函数选择是支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)研究的热点和难点.针对目前SVM核函数的选择没有统一规则的现状,探讨极坐标核在样本分类问题中的应用,提出一种结合样本分布特征进行SVM核选择的方法.首先分析极坐标核的映射原理,采用主成分分析方法(Principle Component Analysis,PCA)对高维数据集合理降维,在得到样本集分布特征的基础上进行SVM核选择,在Matlab环境中,采用四组数据集进行分类实验,验证结合样本分布特征选择SVM核函数的分类效果.实验结果表明,呈类圆形分布的样本集采用极坐标核进行分类,识别率达到100%,训练时间最短,优于采用高斯核SVM的分类效果.该方法提高了SVM的泛化能力,方案具有可行性和有效性.