基于偏最小二乘的支持向量机多分类方法

摘要：

该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大.通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率.

关键词：偏最小二乘、支持向量机、多分类

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-07-09（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：174-175,197