半模糊超球支持向量机多类分类方法研究

摘要：

针对支持向量机在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球支持向量机分类方法.该方法首先利用半模糊核聚类方法对样本进行预处理,完成边缘样本的选取,进而以所选样本为训练样本进行超球支持向量机训练,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比标准支持向量机多类分类方法具有更高的速度和精度.

关键词：支持向量机、多类分类、半模糊核聚类、超球

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省软科学项目2006KR86;国家自然科学基金重点项目70433003

在线出版日期：2008-07-28（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：140-144