基于支持向量机集成的分类

摘要：

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,本文提出了将支持向量机分类器进行集成的分类思想.首先,在原始样本的基础上形成子支持向量机,得到待检样本的子预测;进而对子预测进行适当的组合,以确定样本最终的类别预报.模拟实验结果表明,该方法具有明显优于单一支持向量机的更高的分类准确率.

关键词：支持向量机、结构风险最小化、集成、子支持向量机、子预测

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1-2，17