文献类型：期刊文章

作　　者：李永新[1] 薛贞霞[2,3]

机构地区：[1]平顶山学院数学系,平顶山467002 [2]河南科技大学理学院,洛阳471003 [3]西安电子科技大学理学院,西安710071

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60705004;60703118)

年　　份：2010

卷　　号：36

期　　号：7

起止页码：185-186

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题,基于一类分类马氏椭球学习机,提出一种最大间隔椭球形多类分类算法,将每一类数据用超椭球来界定,数据空间由若干个超椭球组成,每个超椭球包围一类样本点,并以最大间隔排除不属于该类的样本点,该算法同时考虑了不同类样本点的协方差矩阵,即分布信息。真实数据上的实验结果表明该方法能提高分类精度。

关 键 词：模式识别 多类分类 最大间隔  超椭球  

分 类 号：TP181]