文献类型：期刊文章

作　　者：冷强奎[1] 刘福德[2] 秦玉平[3]

LENG Qiang-kui;LIU Fu-de;QIN Yu-ping(College of Information Science and Technology,Bohai University, Jinzhou, Liaoning 121000, China;Research and Teaching Institute of College Basics,Bohai University, Jinzhou, Liaoning 121000,China;College of Engineering,Bohai University, Jinzhou, Liaoning 121000, China)

机构地区：[1]渤海大学信息科学与技术学院,辽宁锦州121000 [2]渤海大学大学基础教研部,辽宁锦州121000 [3]渤海大学工学院,辽宁锦州121000

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(61602056);辽宁省博士科研启动基金项目(201601348);辽宁省教育厅科研项目(LZ2016005)资助

年　　份：2018

卷　　号：45

期　　号：5

起止页码：220-223

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高多类支持向量机的分类效率,提出了一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法。该混合二叉树中的每个内部结点对应一个分割超平面,该超平面通过计算两个距离最远的类的质心而获得,即该超平面为连接两质心线段的垂直平分线。每个终端结点(即决策结点)对应一个支持向量机,它的训练集不再是质心而是两类(组)样本集。该分类模型通常是超平面和支持向量机的混合结构,其中超平面实现训练早期的近似划分,以提升分类速度;而支持向量机完成最终的精确分类,以保证分类精度。实验结果表明,相比于经典的多类支持向量机方法,该算法在保证分类精度的前提下,能够有效缩短计算时间,提升分类效率。

关 键 词：支持向量机 多类分类 混合二叉树  质心表达  

分 类 号：TP181]