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期刊论文
一种新的 SVM 决策树
一种新的 SVM 决策树
来源 :福州大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:xhhb925
【摘 要】
:
SVM在小训练样本、高维情况下具有很好的泛化性能,但它不适用于多类分类.本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造
【作 者】
:
孙昌儿
刘秉瀚
【机 构】
:
福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
:
福州大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2007年3期
【关键词】
:
支持向量机
SVM决策树
分类器
support vector machine
SVM decision tree: classifier
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SVM在小训练样本、高维情况下具有很好的泛化性能,但它不适用于多类分类.本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造SVM决策树.实验结果表明,以这种方法构造的SVM决策树分类器分类性能较好.
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