基于截止投票的SVM集成快速分类方法

摘要：

通过充分利用多个基分类器间的差异,集成分类器能够有效提高泛化精度,但是分类复杂度也随之增加.针对一类典型基于重采样和投票法的集成分类器,根据少数服从多数原则,在不影响分类精度的前提下给出了硬截止投票方法;针对基于Bagging的SVM集成的特点,引入概率分析,分析根据集成中部分投票预测集成结果的损失概率,给出了基于损失概率的软截止投票方法,该方法可推广到其他基于重采样技术与投票法的集成分类系统.对一个人工数据集和两个UCI数据集的实验表明该方法在保证分类精度的前提下,大幅提高了分类速度.

关键词：截止投票、概率分析、支持向量机集成、分类速度、重采样

所属期刊栏目：24

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：陕西省自然科学基金2007F19;空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金DY06102

在线出版日期：2009-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：476-482