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基于KNN算法的改进的一对多SVM多分类器
被引量：
10
1
作者
刘雨康
张正阳
+1 位作者
陈琳琳
陈静
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第24期126-131,共6页
针对传统支持向量机(SVM)多分类一对多算法存在的运算量大、耗时长、数据偏斜以及对最优超平面附近点分类易出错问题,提出了一种改进方法。将数据空间分为密集区和稀疏区,各类中密集点归于密集区,其余归于稀疏区。将每类中密集点连同它...
针对传统支持向量机(SVM)多分类一对多算法存在的运算量大、耗时长、数据偏斜以及对最优超平面附近点分类易出错问题,提出了一种改进方法。将数据空间分为密集区和稀疏区,各类中密集点归于密集区,其余归于稀疏区。将每类中密集点连同它附近的点用于训练得到相应的SVM分类器。在测试阶段,对密集区的待测样本用传统的一对多判别准则来做类别预测;对稀疏区的待测样本则采用K近邻(KNN)算法。数值实验结果表明,改进的算法在耗时和分类精度上都优于原算法,对解决一对多算法存在的问题有较好的成效。
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关键词
支持向量机(SVM)
一对多
K近邻(KNN)
数据偏斜
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职称材料
题名
基于KNN算法的改进的一对多SVM多分类器
被引量：
10
1
作者
刘雨康
张正阳
陈琳琳
陈静
机构
中国农业大学理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第24期126-131,共6页
基金
国家自然科学基金(No.11271367)
文摘
针对传统支持向量机(SVM)多分类一对多算法存在的运算量大、耗时长、数据偏斜以及对最优超平面附近点分类易出错问题,提出了一种改进方法。将数据空间分为密集区和稀疏区,各类中密集点归于密集区,其余归于稀疏区。将每类中密集点连同它附近的点用于训练得到相应的SVM分类器。在测试阶段,对密集区的待测样本用传统的一对多判别准则来做类别预测;对稀疏区的待测样本则采用K近邻(KNN)算法。数值实验结果表明,改进的算法在耗时和分类精度上都优于原算法,对解决一对多算法存在的问题有较好的成效。
关键词
支持向量机(SVM)
一对多
K近邻(KNN)
数据偏斜
Keywords
Support Vector Machine（SVM）
1-vs-all
K Nearest Neighbour（KNN）
data skew
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KNN算法的改进的一对多SVM多分类器
刘雨康
张正阳
陈琳琳
陈静
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
10
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参考文献
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