一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法

摘要：

为提高多类支持向量机的分类效率,提出了一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法.该混合二叉树中的每个内部结点对应一个分割超平面,该超平面通过计算两个距离最远的类的质心而获得,即该超平面为连接两质心线段的垂直平分线.每个终端结点(即决策结点)对应一个支持向量机,它的训练集不再是质心而是两类(组)样本集.该分类模型通常是超平面和支持向量机的混合结构,其中超平面实现训练早期的近似划分,以提升分类速度;而支持向量机完成最终的精确分类,以保证分类精度.实验结果表明,相比于经典的多类支持向量机方法,该算法在保证分类精度的前提下,能够有效缩短计算时间,提升分类效率.

关键词：支持向量机、多类分类、混合二叉树、质心表达

所属期刊栏目：45

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61602056;辽宁省博士科研启动基金项目201601348;辽宁省教育厅科研项目LZ2016005

在线出版日期：2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：220-223,237