支持向量机训练及分类算法研究

支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,已广泛应用于模式识别与回归分析等领域。针对一些主要的SVM训练算法,比较它们的特点,阐述其中最有代表性的序列最小优化(SMO)算法及其多种改进算法,还讨论一些典型的支持向量机多分类算法及支持向量机多标注算法。最后,指出亟待解决的一些问题。     

基于对应分析的支持向量机分类研究

提出了基于对应分析的支持向量机分类模型。该模型通过对应分析可以同时对变量及样本进行降维和消除相关性,从而在降低SVM训练时间的基础上有效地提高了SVM的分类精度。实验结果表明该方法是可行的。     

用于分类的支持向量机

支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的机器学习技术,建立在结构风险最小化原理之上的支持向量机以其独有的优点吸引着广大研究者,该文着重于用于分类的支持向量机,对其基本原理与主要的训练算法进行介绍,并对其用途作了一定的探索．     

基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

基于支持向量机的多分类方法研究

支持向量机是一种典型的两类分类方法,如何将其扩展到多分类领域是一个重要的问题。本文对现有的多类支持向量机算法作了一定的分析,并提出了一些建议,希望对研究者以后的研究有所帮助。     

基于半监督支持向量机的数据分类

为解决支持向量机在分类识别前需要利用已知训练集进行训练的问题，本文提出了一种基于k均值的对无标识数据进行分类的支持向量机分类算法。首先利用k均值算法将未知数据划分成某个数量的子集，然后对新数据进行支持向量机训练得到决策边界与支持矢量，最后对无标识数据进行分类。模拟结果表明：训练时消耗的CHU时间为1．8280秒，支持向量个数为60时，分类错误率小于2％。     

基于模糊支持向量机的文本分类

为了有效地利用信息技术发展而产生的海量信息,信息检索与数据挖掘得到了快速的发展,通过对传统支持向量机的特点分析,针对其在文本分类中的局限性,采用了一种基于二叉树的模糊支持向量机的多分类算法,通过实验证明该算法有更好的抗干扰能力和更好的分类效果。     

基于加权近似支持向量机的文本分类

随着因特网的迅速增长,能够分类大规模文档的高效文本分类算法变得非常重要.该文提出一种基于加权近似支持向量机模型的文本分类算法,加权近似支持向量机对近似支持向量机作了改进,通过为每个训练误差增加一个权值和使用在原空间直接求解的算法,克服了近似支持向量机模型不适合不平衡数据分类和高维数据分类的缺点.试验结果表明,与标准支持向量机算法相比,该算法的分类质量与训练速度都有提高,是一种适合文本分类的高效算法.     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于支持向量机的分类方法

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,用于解决二分类问题。本文阐述了支持向量机的理论基础并对核函数的参数选择进行了分析研究。     

基于支持向量机的栗属树种分类研究

形状特征是物体识别的重要依据。同时,分类算法的选择也将对识别的性能造成很大影响。围绕上述两个问题,以栗属树种的果实图像为例,在准确分割出目标图像的基础上,分别应用不变矩和边界矩提取其形状特征值,并使用支持向量机算法对栗属树种果实图像进行分类。实验结果表明：基于支持向量机的栗属树种果实图像分类识别准确率可达到87．5％,识别的结果较为理想。     

支持向量机多类分类方法研究

系统地回顾了现有的支持向量机多类分类方法,通过对其原理和实现方法的分析,从训练速度、分类速度和推广能力3个方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,并得出相关结论.     

基于支持向量机的汉语问句分类

目前汉语问句分类一般都依据疑问词及其相关词的组合规则,但由于规则的提取很深地依赖于语言知识,而且很难穷举出所有的特征规则,因此会影响分类的效果.支持向量机（SVM）是建立在统计理论基础上的机器学习方法,对于小样本分类问题有很好的识别效果.文中分析和定义了汉语问句的类型,建立了以SVM为基础的问句分类模型,详细描述了问句分类特征的选取过程,并在句法特征的基础上引入语义特征进行汉语问句分类实验,分类准确率达88.7%,表明结合句法和语义特征以SVM进行汉语问句分类具有很好的效果.     

基于几何算法的支持向量机分类方法

支持向量机是基于统计学习理论的一种学习方法,提出了基于压缩超球体的SVM分类问题的一种几何方法,具有直观、简单和易于实现的特点;通过实例验证,说明此方法的可行性和有效性,具有一定的推广价值。     

基于最小二乘支持向量机的脑电信号分类

研究了基于运动想象脑电信号对大脑的想象运动状态进行分类识别的问题.根据事件相关同步和事件相关去同步现象识别出被试的想象运动状态,通过频带能量特征提取方法获得了想象左右手运动时的脑电信号特征,使用最小二乘支持向量机对提取到的频带能量特征进行分类.结果表明,使用最小二乘支持向量机可以对运动想象脑电信号的频带能量特征进行有效分类,分类正确率达到92%,其分类效果与使用标准支持向量机相当,但在计算速度上更有优势.     

基于小波变换和支持向量机的图像分类

提出了一种基于小波变换和支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的分类方法进行了实验比较.实验结果表明该方法具有较好的分类性能.     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

基于SVM的分类算法与聚类分析

运用结构风险最小化原理和聚类原理，将支持向量机中有监督的分类算法与统计中无监督的聚类算法有机地结合起来。对线性可分与线性不可分两种情况分别建立了无监督的分类模型，模型的求解转化为一个二次规划问题。同时此模型也适合于多分类情况，在应用到心脏病的医疗诊断中，准确率为88．5％，较以前的方法有了明显的提高。     

基于粗糙集和支持向量机的客户价值分类

针对现有数据挖掘模型解决客户价值分类的不足,提出了基于粗糙集和支持向量机理论的客户分类模型,该模型首先应用粗糙集理论对主要指标属性进行特征提取,约简出主要指标体系,然后将训练样本送入支持向量机进行学习和训练,进而对检验样本的客户类别进行判别.结果表明:与传统的客户分类模型相比,基于粗糙集和支持向量机的客户分类模型对检验样本的预测精度更高,具有良好的分类效果,是一种更为高效和实用的分类方法.     

基于加权子图和支持向量机相融合的邮件分类算法

为了提高邮件分类的准确性和分类速度,提出一种基于加权子图和支持向量机相融合的邮件分类方法.首先通过收集邮件分类样本数据,利用加权子图提取邮件特征,并实现加权,然后采用核主成分分析选择邮件的最优特征子集,最后输入到支持向量机中进行学习,并采用布谷鸟算法搜索支持向量机参数,建立最优邮件分类器.仿真实验结果表明,该邮件分类方法不仅提高了邮件分类的正确率,而且分类速度明显加快,可以较好地满足网络邮件在线分类要求.