一种概念学习分类方法的探讨

摘要：

为了解决数据分类效率问题,引入了并行概念学习的方法,针对二叉树分类法的“累积误差”问题,提出了一种并行概念的描述语言.在此基础上,设计了基于二叉树的多类SVM并行分类系统.通过对系统性能的分析表明,在样本空间庞大、样本涉及属性广的数据分类时,该系统具有很好的分类效果.

关键词：并行、概念学习、二叉树、多类支持向量机

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：2013年陕西省科学技术研究发展计划2013K07-26

在线出版日期：2014-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：412-415