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支持向量机多分类问题中聚类分类方法研究 被引量：2

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摘要 支持向量机是在两分类的基础上发展起来的,如何将两分类成果推广到多分类中是支持向量机的一个重要问题。文章在聚类分类的基础上根据二叉树思想,提出了一种新的聚类算法来进行多分类。此方法充分利用二叉树中分两类的简便之处,将多类的聚类简化为点的聚类,从而避免了以往聚类方法中可能出现的同一类的点在聚类中变成不同类的问题,并结合选址问题中固定数目的配送点的选址算法,将原问题进行简化,对多分类问题提出了新的聚类算法。
作者 于瑛英
机构地区 北京信息科技大学信息管理学院
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2009年第3期32-34,共3页 Statistics & Decision
关键词 多分类 聚类分类 选址算法
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献6

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共引文献23

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引证文献2

二级引证文献5

统计与决策
2009年 第3期

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