最大间隔椭球形多类分类算法

摘要：

针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题,基于一类分类马氏椭球学习机,提出一种最大间隔椭球形多类分类算法,将每一类数据用超椭球来界定,数据空间由若干个超椭球组成,每个超椭球包围一类样本点,并以最大间隔排除不属于该类的样本点,该算法同时考虑了不同类样本点的协方差矩阵,即分布信息.真实数据上的实验结果表明该方法能提高分类精度.

关键词：模式识别、多类分类、最大间隔、超椭球

所属期刊栏目：36

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60705004, 60703118

在线出版日期：2010-05-31（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：185-186,189