【摘 要】
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针对支持向量机理论中的多分类问题以及SVM对噪声数据的敏感性问题，提出了一种基于二叉树的模糊支持向量机多分类算法。该算法是在基于二叉树的支持向量机多分类算法的基础上
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,中国专利信息中心
【基金项目】
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北京市教委科技发展计划项目(KM200610028015);国家自然科学基金资助项目(60773130)
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针对支持向量机理论中的多分类问题以及SVM对噪声数据的敏感性问题，提出了一种基于二叉树的模糊支持向量机多分类算法。该算法是在基于二叉树的支持向量机多分类算法的基础上引入模糊隶属度函数，根据每个样本数据对分类结果的不同影响，通过基于KNN的模糊隶属度的度量方法计算出相应的值，由此得到不同的惩罚值，这样在构造分类超平面时，就可以忽略对分类结果不重要的数据。通过实验证明，该算法有较好的抗干扰能力和分类效果。
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