文献类型：期刊文章

作　　者：黄扬帆[1] 张慧敏[2] 徐子航[1] 曹鹏程[1]

机构地区：[1]重庆大学通信工程学院,重庆400044 [2]重庆电子工程职业学院通信系,重庆401331

出　　处：《重庆大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61071190);重庆市自然科学基金重点资助项目(CSTC;2009BA2021);2009重大科技专项'信息制造业'资助项目(CSTC;2010AB2002)

年　　份：2012

卷　　号：35

期　　号：6

起止页码：125-128

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20124115554481)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类最先分割出来的原则,设计二叉树结构,从而提高分类精度。通过仿真实验,分析比较各种方法的性能,从而验证了该算法的有效性。

关 键 词：支持向量机 多类分类 超球体 二叉树

分 类 号：TP18]