支持向量機(jī)多類分類算法的分析與設(shè)計(jì).pdf

1、支持向量機(jī)是上世紀(jì)九十年代提出的一種基于小樣本的新的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域若干標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)的集成者，它集成了最大超平面、Mercer核、凸二次規(guī)劃、稀疏解和松弛變量等多項(xiàng)技術(shù)，在若干挑戰(zhàn)性的應(yīng)用中，獲得了較好的性能。由于其具有全局最優(yōu)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、推廣能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，近幾年得到了廣泛的研究并廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別等領(lǐng)域。但是支持向量機(jī)最初是針對(duì)兩類分類提出來(lái)的，如何將兩類分類方法擴(kuò)展到多類別分類是支持向量機(jī)研究的重點(diǎn)內(nèi)容之一。

2、 本文從支持向量機(jī)的基本理論出發(fā)，針對(duì)分類問(wèn)題著重討論了以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：(1)支持向量機(jī)二分類算法的研究，對(duì)目前存在的多種支持向量機(jī)模型進(jìn)行了研究分析，比較了他們的性能與應(yīng)用的范圍。(2)支持向量機(jī)多類分類算法的研究，首先總結(jié)了目前存在的基于支持向量機(jī)的多類分類方法，包括“一對(duì)多”方法、“一對(duì)一”方法、一次性求解的方法、決策有向無(wú)環(huán)圖方法、基于二叉樹(shù)的支持向量機(jī)多類分類方法和其它幾種方法，比較了他們的優(yōu)缺點(diǎn)以及性能。同時(shí)本章中針對(duì)

3、多類分類方法中的1-a-r(one-against-rest)方法存在由于訓(xùn)練樣本之間的不均衡將對(duì)精度產(chǎn)生影響，不可識(shí)別區(qū)域等不足，提出了利用邊界近鄰最小二乘支持向量機(jī)來(lái)解決多類分類問(wèn)題。有效地解決了上述問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的有效性。(3)基于原型超平面支持向量機(jī)的研究。介紹了原型超平面支持向量機(jī)的產(chǎn)生，并針對(duì)其分類規(guī)則在某些情形會(huì)導(dǎo)致較差的分類結(jié)果，提出了在利用基于廣義特征的最接近支持向量機(jī)(GEPSVM)產(chǎn)生一個(gè)主原型超平面的基