基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树

摘要：

针对解决多类模式识别问题的SVM方法进行研究,在比较常用的几种多类SVM分类算法基础上,提出了一种基于核聚类方法的多层次SVM分类树,将核空间中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来,实现了一种结构更加简洁清晰、计算效率更高的多层SVM分类树算法,并在实验中取得了良好的结果.

关键词：多类模式识别、支持向量机、核聚类、统计学习理论

所属期刊栏目：31

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目20020358023

在线出版日期：2005-04-21（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：172-174