最小化类内距离和分类算法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 17次 | 上传用户：juese1234567

【摘要】

：

支持向量机分类算法引入惩罚因子来调节过拟合和线性不可分时无解的问题,优点是可以通过调节参数取得最优解,但带来的问题是允许一部分样本错分。错分的样本在分类间隔之间失去了约束,导致两类交界处样本杂乱分布,并且增加了训练的负担。为了解决上述问题,该文根据大间隔分类思想,基于类内紧密类间松散的原则,提出一种新的分类算法,称之为最小化类内距离和(Intraclass-Distance-Sum-Minimiz

【作者】

：

王晓初王士同包芳蒋亦樟

【机构】

：

江南大学数字媒体学院,江苏省信息融合软件工程技术研发中心

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2016年02期

【关键词】

：

支持向量机惩罚因子大间隔分类思想类内距离和映射法则 Support Vector Machine（SVM）Penalty factorLarge mar

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