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支持向量机多类分类算法的研究

闫晓飞  陈良臣  孙功星  
【摘要】:支持向量机能够有效地避免经典学习方法中过学习、维数灾难、局部极小等问题,而且在小样本条件下仍然具有良好的泛化能力。但是 SVM 算法的理论主要是解决2类分类问题。本文主要研究了如何有效的将其推广到多类分类问题,并提出了一种新的基于二叉树多类分类算法模型的思想。该方法在解决多类分类问题,尤其是多层次分类问题具有明显的优势,并且可以有效减少训练样本的数量。

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