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基于遗传算法的SVM多分类决策树优化算法研究
引用本文:连可,陈世杰,周建明,龙兵,王厚军.基于遗传算法的SVM多分类决策树优化算法研究[J].控制与决策,2009,24(1).
作者姓名:连可  陈世杰  周建明  龙兵  王厚军
作者单位:电子科技大学,自动化工程学院,成都,610054
基金项目:国防科技应用基础研究基金 
摘    要:设计一种基于遗传算法(GA)的支持向量机(SVM)多分类决策树优化算法,以克服因传统SVM多分类决策树结构固定,单个SVM节点在树中位置随意而引起"误差积累"现象严重的缺陷.采用了SVM分类间隔作为GA适应度函数.利用GA在每一决策节点自动选择最优或近优的分类决策,最终自适应地实现了对决策树的优化.仿真实验表明,与传统方法相比,所提出的方法可使"误差积累"现象明显降低,分类质量大大提高.

关 键 词:支持向量机  遗传算法  决策树  误差积累
收稿时间:2007-10-19
修稿时间:2008-1-15

Study on GA-based SVM multi-class classification decision-tree optimization algorithm
LIAN Ke,CHEN Shi-jie,ZHOU Jian-ming,LONG Bing,WANG Hou-jun.Study on GA-based SVM multi-class classification decision-tree optimization algorithm[J].Control and Decision,2009,24(1).
Authors:LIAN Ke  CHEN Shi-jie  ZHOU Jian-ming  LONG Bing  WANG Hou-jun
Affiliation:College of Automation Engineering;University of Electronic Science and Technology of China;Chengdu 610054;China.
Abstract:For the fixed tree configuration of traditional support vector machine(SVM) multi-class classification decision-tree algorithms and the random positions of their decision nodes,the error accumulate is very severity.Therefore,we present a GA-based SVM multi-class classification decision-tree optimization algorithm.We adopt the "margin" of SVM as adaption function to design GA.Then,GA is used to create optimal or suboptimal decision-tree automatically,which makes the margin between two classes maximal at ever...
Keywords:Support vector machine  Genetic algorithm  Decision tree  Error accumulation  
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