文献类型：期刊文章

作　　者：陈增照[1] 杨扬[1] 何秀玲[1] 喻莹[1] 董才林[2]

机构地区：[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083 [2]华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室,湖北武汉430079

出　　处：《计算机应用》

基　　金：湖北省科技攻关计划资助项目(2003BDST004)

年　　份：2007

卷　　号：27

期　　号：1

起止页码：47-49

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：对支持向量机的多类分类问题进行研究,提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的节点,构成了一个决策分类树。给出决策树的生成算法,提出了利用交叠系数来控制交叠,从而克服错分积累,提高分类准确率。实验结果表明,采用该方法,手写体汉字识别速度和正确率都达到了实用的要求。

关 键 词：支持向量机 多类分类 核聚类 手写体汉字识别

分 类 号：N391.4]