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多分類孿生支持向量機研究進展

2755793 2017-12-19 | rar | 0.98 MB | 次下載 | 3積分

資料介紹

　　孿生支持向量機因其簡單的模型、快速的訓練速度和優秀的性能而受到廣泛關注．該算法最初是為解決二分類問題而提出的。不能直接用于解決現實生活中普遍存在的多分類問題．近來，學者們致力于將二分類孿生支持向量機擴展為多分類方法并提出了多種多分類孿生支持向量機，多分類孿生支持向量機的研究已經取得了一定的進展．本文主要工作是回顧多分類孿生支持向量機的發展，對多分類孿生支持向量機進行合理歸類，分析各個類型的多分類孿生支持向量機的理論和幾何意義．本文以多分類孿生支持向量機的子分類器組織結構為依據，將多分類孿生支持向量機分為：基于“一對多”策略的多分類孿生支持向量機、基于“一對一”策略的多分類孿生支持向量機、基于“一對一對余”策略的多分類孿生支持向量機、基于二叉樹結構的多分類孿生支持向量機和基于“多對一”策略的多分類孿生支持向量機．基于有向無環圖的多分類孿生支持向量機訓練過程與基于“一對一”策略的多分類孿生支持向量機類似，但是其決策方式有其特殊的優缺點，因此本文將其也獨立為一類．本文分析和總結了這六種類型的多分類孿生支持向量機的算法思想、理論基礎．此外。還通過實驗對比了分類性能，本文工作為各種多分類孿生支持向量機之間建立了聯系比較，使得初學者能夠快速理解不同多分類孿生支持向量機之間的本質區別，也對實際應用中選取合適的多分類孿生支持向量機起到一定的指導作用。