基于閉凸包收縮的多分類方法.pdf

1、支持向量機(jī)是由Bell實(shí)驗(yàn)室的Vapnik等人提出的一種針對分類和回歸問題的新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是借助于最優(yōu)化方法解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的新工具。支持向量機(jī)方法基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理，具有良好的推廣性和較高的準(zhǔn)確率。它集成了最優(yōu)分類超平面、核技巧、凸二次規(guī)劃等多項(xiàng)技術(shù)，能有效地解決“過學(xué)習(xí)”、“維數(shù)災(zāi)難”和局部極小點(diǎn)等問題。由于出色的學(xué)習(xí)性能，支持向量機(jī)已經(jīng)成為當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)界的一個研究熱點(diǎn)，并在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，包括模式識

2、別、回歸估計等方面。由于支持向量機(jī)方法最初是針對二類別的分類問題提出的，如何將二類別分類方法擴(kuò)展到多類別分類是支持向量機(jī)研究的一個重要內(nèi)容。本文主要做了以下幾個方面的工作。
　　 ⑴介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論以及支持向量機(jī)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀.討論了支持向量機(jī)的理論和算法，包括核函數(shù)理論等?？偨Y(jié)了目前常用的基于支持向量機(jī)的多分類方法，包括一對多方法、一對一方法、決策二叉樹方法，對比討論了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 ⑵在平分最