基于SVM的新多类分类算法

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.     

基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器

提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题。该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类,然后挑选一些例子训练SVM并获得SVM分类器,任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或SVM分类器进行分类。该算法充分利用了SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点。实验表明它不仅具有较高的训练效率,而且有很高的精确度。     

基于层次K-均值聚类的支持向量机模型

针对支持向量机SVM分类效率低下的问题,提出一种基于层次K-均值聚类的支持向量机HKSVM(Hierarchical K-means SVM)学习模型。该方法首先对每类样本分别进行K-均值聚类,计算每类中心并训练SVM,得到初始分类器;然后根据超平面与聚类结果的关系,将聚类所得结果划分为活动类集和静止类集,并对超平面附近的活动类集进行深层聚类,以得到更小的类别同时计算类中心来训练新的SVM模型,并校正分类超平面,如此循环往复,直到得到较为精确的分类器为止。采用基于层次K-均值聚类的SVM模型,通过对活动类集进行不断地深层次聚类,从而在分类超平面附近得到较多样本点,而在距离超平面较远处则取少量训练样本,以有效压缩训练集规模,在保持SVM训练精度的同时大幅度提高其学习效率。标准数据集上的实验结果表明,HKSVM方法在大规模数据集上同时得到了较高的分类效率和测试精度。     

一种融合无监督聚类的层次向量机多类分类方法

层次支持向量机（SVM）是多类分类方法应用中的研究热点。针对SVM的分类面仅由支持向量决定的理论,提出一种基于无监督聚类方法来预抽取支持向量,训练向量机;并分析现有多类分类方法所存在的弊端,基于综合考虑节点的类集合可分性,设计一种基于树分类器整体性能最优的SVM二叉树层次分类方法。实验表明,该方法对比传统一类对余类法和成对分类法在整体分类精度和训练时间上都有明显提高。     

基于SVM的新多类分类算法

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。     

决策树支持向量机多分类器设计的向量投影法

针对如何有效地设计决策树支持向量机(SVM)多类分类器的层次结构这个关键问题,提出一种基于向量投影的类间可分性测度的设计方法,并给出一种基于该类间可分性测度设计决策树SVM多分类器层次结构的方法.为加快每个SVM子分类器的训练速度且保持其高推广性,将基于向量投影的支持向量预选取方法用于每个子分类器的训练中.通过对3个大规模数据集和手写体数字识别的仿真实验表明,新方法能有效地提高决策树SVM多类分类器的分类精度和速度.     

基于SVM决策树的文本分类器

研究了SVM决策树分类器在文本分类中的应用,提出了一种有效的SVM决策树分类器的优化构建方 法.该方法利用类间距离衡量两类间的可分性,并进一步用来描述各结点分类器类集合间的可分性.基于综合考虑结点分类器的类集合可分性,该方法能够获得优化的结点分类器类划分算法,由此构建的SVM决策树分类器在整体性能上得到优化,在文本分类中获得良好效果.     

支持向量机多类目标分类器的结构简化研究

由于支持向量机(SVM)在模式识别和回归分析中有着独特优势，因此成为近来研究的热点，其优势主要体现在处理非线性和高维数据问题方面。最初的SVM特别适合解决两类目标分类问题，而对于多类目标分类，则需将其转化为多个两类目标分类问题，相应地即可构造多个两类目标子分类器，但由于这种情况导致了分类器结构的过于复杂，从而导致判决速度的降低。为了快速地进行分类．提出了一种简化结构的多类目标分类器，其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；同时对其分类精度和复杂度进行了对比分析。实验结果证明。该分类器是有效的。     

户外天气状况分类识别

针对户外监控系统需要利用图像画面进行天气状态识别的问题,提出了一种新的词袋模型,以及SVM和随机森林相结合的分类方法,对晴天与阴天两类天气状态进行识别.词袋模型利用SIFT特征,通过聚类构建词典,并用最小二乘法求解最佳图像的词典结构参数,最终根据金字塔匹配得到多尺度图像词袋模型特征.分类器的构造采用支持向量机（SVM）作为一级分类器,对小置信样本进行粗分类,之后,再利用随机森林构造作为二级分类器进行判别.通过对两类天气图像集的10 000张图像进行测试,其识别准确率验证了方法的有效性.     

基于聚类和支持向量机相结合的热点发现

为更及时且有效地挖掘出微博热点,提出一种基于无监督聚类和支持向量机相结合的热点发现方法.该方法运用热点事件之间的关联性,通过这种关联性来预测未知事件是热点事件的可能性.该算法首先通过对已标注的正例和反例训练SVM并获得SVM分类器.然后对测试集用K-means聚类算法进行聚类并获取热点簇,最后对每一簇中的样本使用SVM分类器进行分类,计算出每一簇中热点样本占该簇中总样本的比例.通过三种热度的计算方式.在相同的环境下进行测试,实验表明基于聚类和支持向量机相结合的热点发现方法,对热点发现具有良好的指导作用.     

Road intersection detection and classification using hierarchical SVM classifier

In this paper, a hierarchical multi-classification approach using support vector machines (SVM) has been proposed for road intersection detection and classification. Our method has two main steps. The first involves the road detection. For this purpose, an edge-based approach has been developed using the bird’s eye view image which is mapped from the perspective view of the road scene. Then, the concept of vertical spoke has been introduced for road boundary form extraction. The second step deals with the problem of road intersection detection and classification. It consists on building a hierarchical SVM classifier of the extracted road forms using the unbalanced decision tree architecture. Many measures are incorporated for good evaluation of the proposed solution. The obtained results are compared to those of Choi et al. (2007).     

基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树

针对解决多类模式识别问题的SVM方法进行研究。在比较几种常用的多类SVM分类算法的基础上，提出一种基于核聚类方法的多层次SVM分类树，将核空问中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来，实现了一种结构更加简洁清晰、计算效率更高的多层SVM分类树算法，并在实验中取得了良好的结果．     

基于支持向量机的CD4细胞图像识别方法

本文基于支持向量机(SVM)对CD4细胞图像进行了分析识别。在样本数较少和缺乏先验知识的情况下,采用改进的平行栅格搜索算法和交叉验证算法训练并确定分类器参数,提高了分类器性能。实验结果表明,基于支持向量机的分类器的识别率为95%,优于Fisher分类器和BP网络。     

多级中文文本情感分类算法研究

针对文本情感分类准确率不高的问题,提出基于CCA-VSM分类器和KFD的多级文本情感分类方法。采用典型相关性分析对文档的权重特征向量和词性特征向量进行降维,在约简向量集上构建向量空间模型,根据模型之间的差异度设计VSM分类器,筛选出与测试文档差异度较小的R个模型作为核Fisher判别的输入,最终判别出文档的情感观点。实验结果表明:该方法比传统支持向量机有较高的分类准确率和较快的分类速度,权重特征和词性特征对分类准确率的影响较大。     

Fuzzy clustering-based discretization for gene expression classification

This paper presents a novel classification approach that integrates fuzzy class association rules and support vector machines. A fuzzy discretization technique based on fuzzy c-means clustering algorithm is employed to transform the training set, particularly quantitative attributes, to a format appropriate for association rule mining. A hill-climbing procedure is adapted for automatic thresholds adjustment and fuzzy class association rules are mined accordingly. The compatibility between the generated rules and fuzzy patterns is considered to construct a set of feature vectors, which are used to generate a classifier. The reported test results show that compatibility rule-based feature vectors present a highly- qualified source of discrimination knowledge that can substantially impact the prediction power of the final classifier. In order to evaluate the applicability of the proposed method to a variety of domains, it is also utilized for the popular task of gene expression classification. Further, we show how this method provide biologists with an accurate and more understandable classifier model compared to other machine learning techniques.     

基于半模糊核聚类算法的收视率预测研究

收视率是电视行业重要的指标之一,对电视机构运营决策具有重要参考价值。针对收视率数据影响因素众多,变化趋势复杂等特点,提出了一种基于半模糊核聚类的超球支持向量机分类方法,基于半模糊核聚类生成模糊类,在其边缘样本信息基础上,利用超球支持向量机进行多类分类,从而有效提高分类器性能。实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度。     

Color image segmentation using automatic pixel classification with support vector machine

Automatic segmentation of images is a very challenging fundamental task in computer vision and one of the most crucial steps toward image understanding. In this paper, we present a color image segmentation using automatic pixel classification with support vector machine (SVM). First, the pixel-level color feature is extracted in consideration of human visual sensitivity for color pattern variations, and the image pixel's texture feature is represented via steerable filter. Both the pixel-level color feature and texture feature are used as input of SVM model (classifier). Then, the SVM model (classifier) is trained by using fuzzy c-means clustering (FCM) with the extracted pixel-level features. Finally, the color image is segmented with the trained SVM model (classifier). This image segmentation not only can fully take advantage of the local information of color image, but also the ability of SVM classifier. Experimental evidence shows that the proposed method has a very effective segmentation results and computational behavior, and decreases the time and increases the quality of color image segmentation in compare with the state-of-the-art segmentation methods recently proposed in the literature.     

一种设计层次支持向量机多类分类器的新方法*

层次结构的设计是层次支持向量机多类分类方法应用中的关键问题,类间可分性是设计层次结构的重要依据,提出了一种基于线性支持向量机度量类间相似程度的方法,并给出了一种基于类间可分性设计层次支持向量机多类分类器的新方法。实验表明,新方法有效地提高了层次支持向量机多类分类器的分类精度和速度。     

基于混淆矩阵和集成学习的分类方法研究

针对多分类问题,本文提出一种基于混淆矩阵和集成学习的分类方法。从模式间的相似性关系入手,基于混淆矩阵产生层次化分类器结构;以支持向量机(SVM)作为基本的两类分类器,对于分类精度不理想的SVM,通过AdaBoost算法对SVM分类器进行加权投票。以变电站环境监控中的目标识别为例(涉及到人、动物、普通火焰(红黄颜色火焰)、白色火焰、白炽灯),实现了变电站环境监控中的目标分类。实验表明,所提出的方法有效提高了分类精度。     

SVM结合模糊方法在遥感图像分类中的应用

提出一种支持向量机(SVM)结合模糊方法的遥感图像分类算法。首先介绍了SVM基本算法及其在遥感图像分类中应用情况,然后针对SVM多类判别存在混分和漏分的缺陷,对混分和漏分样本采用模糊方法判决分类。实验证明该方法的分类精度优于单一的SVM方法、模糊方法或神经网络方法。