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| 孪生二叉树支持向量多分类机算法 | |
| 作者姓名： | 李秋林 王建军 高斌斌( |
| 作者单位： | 西南大学数学与统计学院,重庆400715 |
| 基金项目： | 国家青年自然科学基金资助项目(11001227);重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2009BB2306);中央高校基本科研业务费资助(XDJK2010B005). |
| 摘 要： | 提出一种基于二叉树支持向量机的超球孪生二叉树支持向量机,该算法结合了孪生支持向量机和二叉树支持向量机的优势,加快了训练速度,减少了误差累计.通过引入坐标轮换法和收缩技术,得到超球坐标轮换孪生二叉树支持向量机.实验结果表明,这两种算法具有如下优点:相比一对多支持向量机,在训练时间上具有绝对的优势,特别是在处理数据规模较大且稀疏性较强的问题时;避免了一对多支持向量机可能存在的样本不均衡性、不可分区域等缺点. |
| 关 键 词： | 孪生支持向量机 二叉树 坐标轮换法 超球体单类支持向量机 多分类 |
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