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| 基于二叉树支持向量机多类分类算法的研究 |
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| 引用本文： | 吴恩英,吕佳 .基于二叉树支持向量机多类分类算法的研究 [J].重庆师范大学学报(自然科学版),2016(3):102-106. |
| 作者姓名： | 吴恩英 吕佳 |
| 作者单位： | 重庆师范大学 计算机与信息科学学院， 重庆 401331 |
| 摘 要： | 基于二叉树的支持向量机多类分类算法虽然在目前现有的多类分类算法中总体性能较优，但是仍然存在分类精度和分类效率不高的问题。针对这些问题，提出了一种新的基于欧氏距离的二叉树支持向量机(Distance binary tree SVM，简称DBT SVM)多类分类算法，该算法综合地考虑了两类最近样本的欧式距离、类中心的欧氏距离对分类的影响，并且使最容易分离的类能优先分离出来。通过在UCI标准数据集上进行实验验证，结果表明该算法行之有效。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 多类分类 二叉树 欧氏距离 |
Research on Multiclass Classification Algorithm Based on Binary Tree SVM |
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| WU Enying,L Ü Jia .Research on Multiclass Classification Algorithm Based on Binary Tree SVM [J].Journal of Chongqing Normal University:Natural Science Edition,2016(3):102-106. |
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| Authors: | WU Enying L Ü Jia |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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