【摘 要】
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本文提出了一种多类SVM分类器——ACDMSVM,它是基于决策有向无环图和积极约束的多类SVM分类器。对于k类问题,它将k(k-1)/2个改进的二类SVM分类器进行组合。为了提高分类器的
【机 构】
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北方交通大学计算机与信息技术学院,
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本文提出了一种多类SVM分类器——ACDMSVM,它是基于决策有向无环图和积极约束的多类SVM分类器。对于k类问题,它将k(k-1)/2个改进的二类SVM分类器进行组合。为了提高分类器的训练及决策速度,对标准的二类SVM分类器进行三个方面的改进:利用大间隔方法,对软间隔错误变量采用2-范数形式并应用积极约束。在训练阶段,使用含有根的二元有向无环图进行节点的选择,该有向无环图含k(k-1)/2个内部节点和k个叶节点。数值实验表明这是一种快速的多类SVM分类器。
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