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H-SVMs的构造方法
  • 期刊名称：东南大学学报(自然科学版)
  • 时间：0
  • 页码：204-209
  • 语言：中文
  • 分类：TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]中国矿业大学环境与测绘学院, [2]中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(40802061,40401038);国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2007CB209406);中国博士后科学基金资助项目(20080441081);江苏省博士后科研资助计划资助项目(0901057C)
  • 相关项目：基于支持向量机和流形学习的矿井突水数据挖掘与预测预警
作者： 闫志刚|杜培军|
关键词： H-SVMs, 分类树, 最小间隔聚类, 最大间隔分类
中文摘要：

通过推导H-SVMs推广能力的模型,得出H-SVMs的推广能力与样本类别数、空间分布、容量、树结构等有关,且保证高优先级结点的推广性能是提高H-SVMs性能的有效途径。根据分析结果,提出了一种基于SVM最大间隔分类、最小间隔聚类构造H-SVMs的新方法。利用SVM的分类间隔作为分类、聚类指标,通过Top-down和Bottom-up两种途径混合构造H-SVMs,其中,最大间隔分类采用Top-down策略,在各结点依次选择最大间隔的SVM,将输入样本按类别分为2类;最小间隔聚类采用Bottom-up策略,在各结点依次选择最小间隔的SVM,将输入样本按类别两两聚类。从UCI数据库中选取多类数据进行测试,实验结果验证了该方法的有效性,说明所构造的H-SVMs具有较好的、稳定的推广性能。

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