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一种改进多类支持向量机加权后验概率重构策略

王晓红  
【摘要】:在分析现有多类支持向量机(SVM)中"一对一"(OVO)分解法存在问题的基础上,提出一种改进的加权后验概率(IWPP)新策略,以结合多个二类SVM概率输出并实现多类分类器重构。新策略能有效解决传统投票法(MWV)中的不可分区域问题,并有效提高了识别率。首先考虑各二类SVM分类器之间先验概率的差异。再基于条件概率理论,重新推导了合并多个二类SVM输出概率的权值系数求取公式。用四个UCI数据库的例子来说明所提IWPP策略的正确性。测试结果表明,相对于原有的加权后验概率策略,改进方法具有更低的误识率、更好的分类性能和更为稳定的概率输出。

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