基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类

摘要：

为解决支持向量机(SVM)在处理无标签数据多类分类上的难题,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的无标签数据多类分类算法.该方法只需要建立一个分类模型就可以实现多类聚类分类.首先采用主成分分析作数据预处理,提取输入数据的统计特征值,得到主成分特征指标输入到SVDD分类器进行多类聚类分类.以珠三角地区物流中心城市分类评价为研究对象,实证结果表明,采用主成分分析降低了数据维度,有效浓缩了评估信息,SVDD分类器很好地区分了各中心城市,实现了多类分类的目的.

关键词：多类分类、无标签数据、支持向量数据描述、主成分分析

所属期刊栏目：4

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70471074

在线出版日期：2009-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：131-136