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支撑向量机的多类分类方法
支撑向量机的多类分类方法
来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户:anweiban
【摘 要】
:
基于结构风险最小化原则的支撑向量机(SVM)具有良好的学习推广性,但是由于常规的SVM是从二类分类问题中推导出来的,在多类分类问题中就必须进行改进.文中讨论了支撑向量机的
【作 者】
:
徐勋华
王继成
【机 构】
:
同济大学计算机系上海200092
【出 处】
:
微电子学与计算机
【发表日期】
:
2004年10期
【关键词】
:
支撑向量机
多类分类
特征提取
Support vector machine
Multi-class classification
Feature extr
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基于结构风险最小化原则的支撑向量机(SVM)具有良好的学习推广性,但是由于常规的SVM是从二类分类问题中推导出来的,在多类分类问题中就必须进行改进.文中讨论了支撑向量机的多类分类改进方法,运用在手写体数字识别中,并取得较好的结果.
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