基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法。不能直接应用于多类问题．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

支持向量机多分类问题研究

支持向量机是典型的两类分类方法,如何将其推广到多分类问题是学者们正在研究的一个热点。对比分析几种常用的多类方法的优缺点,利用标准数据集对多类支持向量机的速度和精度两方面进行试验分析。研究表明,对于大规模的多类分类问题,有向无环图简单易行,具有理想的训练速度与精度,具有一定的参考价值。     

一种基于聚类思想的SVM多类分类方法

针对传统的基于决策树的支持向量机多类分类算法运算过程复杂、分类效率低的缺点,提出一种新的基于聚类思想的支持向量机分类方法.空间距离和聚类思想的引入,有效的提高了算法的分类效率.仿真试验表明,该方法在保持算法良好推广性的同时降低了算法的复杂度,从而提高了分类效率和分类速度.     

基于遗传算法的二叉树支持向量机分类方法

针对传统的基于支持向量机的文本分类存在的问题进行了研究,采用二叉树结构与多个支持向量机子分类器组合进行Web文本信息分类,在二叉树支持向量机多类方法的基础上,进一步结合遗传算法,提出了一种新的支持向量机的多类分类方法,实验结果表明,采用该方法进行多类分类,分类精度明显提高,体现了将遗传算法与二叉树支持向量机结合的优越性。     

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

基于支持向量机和决策树的多分类方法存在错误累积问题,累积的错误往往使分类准确率下降,分类效果变差.在仔细分析了其产生错误累积原因的基础上,提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法.该方法首先将一个多分类问题分解为多个二分类问题,针对每个二分类问题使用支持向量机二分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较.实验结果表明,新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越.     

基于类半径的多类分类SVM算法

分析了现有多类分类支持向量机算法的不足,在此基础上提出了基于类半径的多类分类支持向量机算法.这种算法在训练前首先对训练集进行分析,然后用one-class SVM进行分类.试验结果表明,该算法分类精度较高,训练时间短.     

基于SVM的多类分类算法改进

在各种基于支持向量机的多类分类算法中,基于二叉树的多类支持向量机分类算法训练和分类速度相对较快,且解决了不可分问题,是一种很好的方法.本文系统研究和分析了基于二叉树的多类支持向量机分类算法,并在此基础上对其作出了改进,即当测试文本集规模较大时,对其先聚类再分类.改进的目的是,使测试文本不必总是从二叉树的根结点开始进行判断,而是有指导的代入分类函数中计算.在测试文本集规模较大,分类函数个数较多时,可以很大程度上增加分类效率,并加大了文本正确分类的概率.     

基于支持向量预选取的分类方法

提出了一种基于支持向量预选取的两类分类方法,在不影响分类性能的前提下,根据支持向量的几何特征,采用向量投影的概率分布法和减法聚类再选取法,在训练样本集中预先选择与分类有关的一组支持向量,代替整个训练样本集,进行支持向量机两类分类.数据实验结果表明,该方法有效地提高了支持向量机分类器的学习效率,实现了较高的分类精确度.     

采用类电磁机制算法的SVM决策树多分类策略

基于分类问题的特点,设计了适用于分类问题的类电磁机制算法,然后设计了基于改造后的类电磁机制算法的最优决策树生成算法,用以解决支持向量机多分类问题．以最大分类间隔为准则,利用类电磁机制算法进行优化,从而生成最优或次优的决策树．在每个决策结点利用传统的支持向量机二分类方法进行分类,最终实现支持向量机多分类．仿真结果表明：这种方法比传统的1-a-1,1-a-r,DAG-SVM,DT-SVM以及GADT-SVM方法有更优的性能．     

多类支持向量机的自然图像分类

根据图像的内容把图像划分为多个不同的类别一直是计算机视觉的一个难点。这里提出了一种多类支持向量机用于图像分类的算法，该方法主要在2类支持向量机的基础上用来构造多类分类器，用于把自然图像分成多个类别，同时研究了不同核函数的参数变化对分类效果的影响，实验证明和传统的方法相比，分类的准确性有明显的提高。     

基于支持向量机与粗糙集理论的病例诊断

针对支持向量分类机在病例诊断中,训练样本大、诊断速度慢的不足,根据粗糙集理论的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合分类算法,对病例进行诊断.应用粗糙集理论在不损失有效信息的情况下对属性进行预处理,从决策表中删除冗余的属性和冲突对象,降低支持向量机的维数和分类过程中的复杂度.然后利用支持向量机的分类机原理,对对象进行分类和预测,从而达到对病例进行诊断.实验证明在通过粗糙集对信息约简后,在合理降低准确率的情况下提高了诊断速度,从而解决了支持向量分类机在处理大量病例信息情况下,诊断速度慢的问题.     

一种基于支持向量机的目标定位方法

为了提高声纳在浅水域的性能，提出了一种基于统计学习理论的目标识别器的目标定位方法.该方法选择支持向量机（SVM）作为学习算法的核心.从已知训练样本得到多通道数据的协方差矩阵，将得到的矩阵转化为SVM的输入多维特征向量，并训练SVM而获得权向量.利用此权向量和SVM输出估计，可以得到目标位置信息.理论推导和仿真结果表明，与多重信号分类（MUSIC）算法相比较，该方法具有高的定位精度和快的收敛速度.该方法能有效地对在平面波模型下的目标进行测向，并具有鲁棒性.     

一种基于多核函数SVM的图像标注方法

针对多项式核或RBF核SVM不能很好地处理图像标注中的数据不平衡问题,提出了一种基于多核函数SVM的图像标注方法,该方法采用多核函数训练过的SVM将基于区域的图像标注问题转化为对非平衡数据分类的问题,进而对图像标签进行分类以获取更符合图像真实含义的标注.实验结果表明,多核函数SVM图像标注性能优于单独使用局部或全局核函数.     

Improved Approach Based on SVM for License Plate Character Recognition

An improved approach based on support vector machine （SVM） called the center distance ratio method is presented for license plate character recognition. First the support vectors are pre-extraeted. A minimal set called the margin vector set, which contains all support vectors, is extracted. These margin vectors compose new training data and construct the classifier by using the general SVM optimized. The experimental resuhs show that the improved SVM method does well at correct rate and training speed.     

SVM和RVM对高光谱图像分类的应用潜能分析

针对高光谱图像分类一直面临的小样本、非线性及高维数等问题,分别从原理和实验两个方面分析比较了两种最新的核学习方法——支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)在高光谱图像分类中的异同点.通过对稀疏性、运算时间及分类精度的实验仿真,结果表明:与SVM相比,RVM模型更加稀疏,从而测试时间更短,更有利于大数据量在线测试;然而,RVM的缺点是分类精度略低于SVM.基于此,本文利用Fisher线性鉴别分析(FLDA)技术,在分类前对高光谱数据作可分性预处理,一方面可以降低数据维数、减少计算量,另一方面可以有效地提高小样本区域的分类精度,进而提高RVM的总体分类精度,使得RVM与SVM相比在高光谱图像精细分类方面更具优势.     

SVM和RVM对高光谱图像分类的应用潜能分析

针对高光谱图像分类一直面临的小样本、非线性及高维数等问题,分别从原理和实验两个方面分析比较了两种最新的核学习方法——支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)在高光谱图像分类中的异同点.通过对稀疏性、运算时间及分类精度的实验仿真,结果表明:与SVM相比,RVM模型更加稀疏,从而测试时间更短,更有利于大数据量在线测试;然而,RVM的缺点是分类精度略低于SVM.基于此,本文利用Fisher线性鉴别分析(FLDA)技术,在分类前对高光谱数据作可分性预处理,一方面可以降低数据维数、减少计算量,另一方面可以有效地提高小样本区域的分类精度,进而提高RVM的总体分类精度,使得RVM与SVM相比在高光谱图像精细分类方面更具优势.     

基于支持向量机与相关向量机的高光谱图像分类

高光谱遥感是将目标探测技术与光谱成像技术相结合的多维地物信息获取技术,可以同时获取描述地物分布的二维空间信息与描述地物光谱特征属性的一维光谱信息。相对于多光谱遥感,高光谱图像具有更加丰富的地物光谱信息,可以详细地反映待测地物细微的光谱属性,使地物的精确分类成为可能。本文通过对SVM与RVM的理论研究与对比分析,将这两种高维数据处理算法应用于同一高光谱图像中进行分类研究。实验结果表明,SVM的总体分类精度要略高于RVM的总体分类精度。