【摘 要】
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提出一种新的基于二叉树结构的支持向量机（SVM）多类分类方法。该方法解决了现有主要算法中存在的不可分区域问题，具有简单、直观、重复训练样本少的优点。为了提高分类模型的推
【机 构】
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紫琅职业技术学院,扬州大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(60875004);江苏省高校自然科学基础研究项目资助(07KJB520133)
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提出一种新的基于二叉树结构的支持向量机（SVM）多类分类方法。该方法解决了现有主要算法中存在的不可分区域问题，具有简单、直观、重复训练样本少的优点。为了提高分类模型的推广能力，必须使样本分布好的类处于二叉树的上层节点，才能获得更大的划分空间。因此，该算法采用类间散布度量与类内散布度量的比值作为二叉树的生成算法。采用UCI标准数据集实验，实验结果表明该算法具有一定的优越性。
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