| 基于SVM的多类分类集成 |
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| 引用本文： | 张红梅,高海华,王行愚. 基于SVM的多类分类集成[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2008, 34(5) |
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| 作者姓名： | 张红梅 高海华 王行愚 |
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| 作者单位： | 华东理工大学信息科学与工程学院,上海,200237;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西,桂林,541004;华东理工大学信息科学与工程学院,上海,200237 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研项目，广西青年科学基金 |
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| 摘 要： | 为了解决单个SVM可能产生的泛化能力恶化问题以及当SVM采用一对多组合策略解决多类分类时可能产生的误差无界情况,本文采用Bagging方法构造了一个基于SVM的多类分类集成模型,利用MIT KDD 99数据集进行仿真实验,通过实验探讨了其中的两个参数——训练样本数和单分类器个数对集成学习效果的影响,并将其与采用全部样本进行训练及部分样本进行训练的单分类器检测进行了比较。结果表明：集成学习算法能够有效降低采用全部样本进行训练所带来的计算复杂性,提高检测精度,而且也能够避免基于采样学习带来检测的不稳定性和低精度。
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| 关 键 词： | SVM集成 多类分类 Bagging(自助聚集) 入侵检测 |
SVM Based Multi-class Classification Ensemble |
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| ZHANG Hong-mei,GAO Hai-hua,WANG Xing-yu. SVM Based Multi-class Classification Ensemble[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2008, 34(5) |
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| Authors: | ZHANG Hong-mei GAO Hai-hua WANG Xing-yu |
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