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基于SVM理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不适用于多值的场合.该文在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,采用了将SVM和二叉决策树结合的方法来实现多类问题的分类,实验表明它与一对一的多值分类器具有相似的分类精度,并比一对一的分类算法具有快的测试速度.
基于支持矢量机和决策树的多值分类器
【摘 要】
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基于SVM理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不适用于多值的场合.该文在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,采用了将SVM和二叉决策树结合的方法来
【机 构】
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西安石油大学信息中心
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2005年14期
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