多类支持向量机推广性能分析

被引：9

作者：

闫志刚 ^{[1
,2
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]}

杜培军 ^{[1
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]}

机构：

[1] 中国矿业大学环境与测绘学院

[2] 江苏省资源环境信息工程重点实验室

[3] 中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室

来源：

数据采集与处理 | 2009年 / 24卷 / 04期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

多类支持向量机; ECOCSVMs; H-SVMs;

D O I：

10.16337/j.1004-9037.2009.04.024

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了分析多类支持向量机(Multi-category support vector machines,M-SVMs)的推广性能,对常用的M-SVMs算法加以概述,推导、总结了理论推广误差公式。对于给定的样本集,可以设计合理的编码来提高ECOCSVMs的推广性能,通过构造合理的层次结构来提高H-SVMs推广性能,其余M-SVMs算法的推广性能均取决于样本空间。研究结果为有效使用M-SVMs提供了依据,为改进M-SVMs指明了方向。

引用

页码：469 / 475

页数：7

共 7 条

[1] 一种新型的矿井突水分析与预测的支持向量机模型 [J].