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传统的SVM特别适合解决两类分类问题,而对于多类分类,则需将其转化为多个两类分类问题,相应地需要构造多个两类子分类器,这样不但使得分类器结构复杂,而且分类速度受到很大的影响。为了快速地进行多类分类,本文使用LIBSVM中的svmtrain实现对训练数据集的训练,从而获取SVM多分类模型,利用获取的模型进行测试与预测,不仅使得子分类器数目大大减少,而且使分类速度明显提高。最后从粉末冶金零件图库中选取的8张图像进行了分类实验,取得较好的分类结果。 相似文献
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一种新的分裂层次聚类SVM多值分类器 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种分裂层次聚类SVM分类树分类方法.该方法通过融合模糊聚类技术和支持向量机算法,利用分裂的层次聚类策略,有选择地重新构造学习样本集和SVM子分类器,得到了一种树形多值分类器.研究结果表明,对于k类别模式识别问题,该方法只需构造k-1个SVM子分类器,克服了SVM子分类器过多以及存在不可区分区域的缺点,具有良好的分类性能.实验结果验证了该方法的优越性. 相似文献
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研究一种用支持向量机(SVM)进行多类音频分类的方法,其中引入增广两类分类法(AB法)设计多类分类器。该算法把音频分为四类:音乐、纯语音、带背景音的语音和典型的环境音,并分析了这几类音频的八个区别性特征,包括修正低能量成分比率(MLER)和修正基频(MPF)两个新特征以及频域总能量、子带能量、频率中心等其它六个基本特征,综合考察了不同特征集在基于SVM分类器中的分类精度。实验结果表明,提取的音频特征有效,基于SVM的多类音频分类效果良好。 相似文献
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改进的多类支持向量机递归特征消除在癌症多分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为处理癌症多分类问题,已经提出了多类支持向量机递归特征消除(MSVM-RFE)方法,但该方法考虑的是所有子分类器的权重融合,忽略了各子分类器自身挑选特征的能力。为提高多分类问题的识别率,提出了一种改进的多类支持向量机递归特征消除(MMSVM-RFE)方法。所提方法利用一对多策略把多类问题化解为多个两类问题,每个两类问题均采用支持向量机递归特征消除来逐渐剔除掉冗余特征,得到一个特征子集;然后将得到的多个特征子集合并得到最终的特征子集;最后用SVM分类器对获得的特征子集进行建模。在3个基因数据集上的实验结果表明,改进的算法整体识别率提高了大约2%,单个类别的精度有大幅度提升甚至100%。与随机森林、k近邻分类器以及主成分分析(PCA)降维方法的比较均验证了所提算法的优势。 相似文献
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给出了一种基于编码二叉树的支持向量的多类分类算法。先定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题。可以看出该算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法。 相似文献
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支持向量机多类分类算法新研究 总被引:2,自引:1,他引:1
支持向量机最初是针对两类分类问题提出的,如何将其推广至多类分类问题是当前SVM研究中的热点问题之一。主要针对支持向量机多类分类方法中的分解重构法进行了深入分析,详细讨论了影响分类器性能的两个关键因素:分解策略和组合策略,并通过实验验证了该观点。最后,通过实验对比了包括M-ary 支持向量机和模糊支持向量机的SVM多类分类方法。 相似文献
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给出了一种基于编码二叉树的支持向量的多类分类算法.先定义了一种构造编码二叉树的方法,在此基础上合理的使用每个训练样本对应的编码来对多类样本进行划分,使之转化为两类分类问题.可以看出该算法可以大大减少子分类器的构造个数,从而简化了多类SVM分类算法. 相似文献
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针对大型数据库中进行匹配识别时存在识别速度慢、时间长、影响实时应用效果的问题,提出了一种树形层次结构的粗分类方法。通过k-means得到两类粗分类的样本,用这两类粗分类数据训练SVM分类器,找到分类超平面,再不断调整分类超平面,最后构建二叉树型结构达到粗分类的目的。三个方法相结合很好地缩小目标的搜索范围,提高了识别时候的效率。 相似文献
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SVMDT分类器及其在文本分类中的应用研究 总被引:13,自引:0,他引:13
基于SVM(Support Vectort Machine)理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不量要于多值的场合。在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,提出了将SVM和二叉决等掣结合的方法来实现多值分类器(SVMDT),并将其应用于文本分类,实验表明在分类精度和速度上具有良好的性能。 相似文献
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传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类分类仍是一个研究的热点问题。在分析比较现有支持向量机多类分类OVO方法存在的问题及缺点的基础上,该文提出一种新的基于概率投票策略的多类分类方法。在该策略中,充分考虑了OVO方法中各个两类支持向量机分类器的差异,并将该差异反映到投票分值上。所提多类支持向量机方法不仅具有较好的分类性能,而且有效解决了传统投票策略中存在的拒分区域问题。将基于概率投票的多分类支持向量机作为关键技术应用于实际齿轮箱故障诊断,并与传统投票策略的结果进行对比,表明所提方法的上述优点。 相似文献
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针对多类分类问题,提出一种超球支持向量机算法——广义最大间隔球形支持向量机,该算法利用两同心超球将正负类样本分隔开来,最大化两超球半径的差异,从而挖掘正负类样本的鉴别信息,同时对超球类支持向量机算法判决规则进行改进,引入模糊隶属度补充判决,弥补二类分类器投票决策的缺陷.理论分析了算法的相关性质,通过仿真实验验证了该算法的有效性. 相似文献
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支持向量机解决多分类问题研究 总被引:24,自引:0,他引:24
支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,用于解决二分类问题。但在解决实际问题中遇到的多为多分类问题,通过研究现有提出的一些支持向量机多分类的方法,并进行分析比较,在一对一分类方法基础上提出具有容噪声的分类方法,通过标准数据集实验加以验证。 相似文献
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传统支持向量机由两类扩展到多类问题时,会出现不可分区域。针对这种情况,在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数,用模糊支持向量机(FSVM)解决了传统支持向量机在多类识别中的盲区问题。实验表明,该方法在进行皮肤色素斑症状的识别过程中效率较传统支持向量机明显提高。 相似文献
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多分类问题代价敏感AdaBoost算法 总被引:8,自引:2,他引:6
针对目前多分类代价敏感分类问题在转换成二分类代价敏感分类问题存在的代价合并问题, 研究并构造出了可直接应用于多分类问题的代价敏感AdaBoost算法.算法具有与连续AdaBoost算法 类似的流程和误差估计. 当代价完全相等时, 该算法就变成了一种新的多分类的连续AdaBoost算法, 算法能够确保训练错误率随着训练的分类器的个数增加而降低, 但不直接要求各个分类器相互独立条件, 或者说独立性条件可以通过算法规则来保证, 但现有多分类连续AdaBoost算法的推导必须要求各个分类器相互独立. 实验数据表明, 算法可以真正实现分类结果偏向错分代价较小的类, 特别当每一类被错分成其他类的代价不平衡但平均代价相等时, 目前已有的多分类代价敏感学习算法会失效, 但新方法仍然能 实现最小的错分代价. 研究方法为进一步研究集成学习算法提供了一种新的思路, 得到了一种易操作并近似满足分类错误率最小的多标签分类问题的AdaBoost算法. 相似文献
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针对现有的主动学习算法在多分类器应用中存在准确率低、速度慢等问题,将基于仿射传播(AP)聚类的主动学习算法引入到多分类支持向量机中,每次迭代主动选择最有利于改善多类SVM分类器性能的N个新样本点添加到训练样本点中进行学习,使得在花费较小标注代价情况下,能够获得较高的分类性能。在多个不同数据集上的实验结果表明,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本点的数量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性。 相似文献
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Peipei Yin Fuchun Sun Chao Wang Huaping Liu 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2008,12(7):685-691
An adaptive feature fusion framework is proposed for multi-class classification based on SVM. In a similar manner of one-versus-all
(OVA), one of the multi-class SVM schemes, the proposed approach decomposes a multi-class classification into several binary
classifications. The main difference lies in that each classifier is created with the most suitable feature vectors to discriminate
one class from all the other classes. The feature vectors of the unknown samples are selected by each classifier adaptively
such that recognition is fulfilled accordingly. In addition, novel evaluation criterions are defined to deal with the frequent
small-number sample problems. A writer recognition experiment is carried out to accomplish this framework with three kinds
of feature vectors: texture, structure and morphological features. Finally, the performance of the proposed approach is illustrated
as compared with the OVA by applying the same feature vectors for all classes. 相似文献