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一种新的基于平衡决策树的SVM多类分类算法

文献类型： 中文期刊

作者： 刁智华 1 ; 赵春江 1 ; 郭新宇 1 ; 陆声链 1 ;

作者机构： 1.国家农业信息化工程技术研究中心;中国科学技术大学自动化系

关键词： 支持向量机;决策树;多类分类器;类间可分性

期刊名称： 控制与决策

ISSN： 1001-0920

年卷期： 2011 年 01 期

页码： 149-152+156

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了有效地减少样本训练时间,提高多类分类器的识别率,同时使模型具有较好的推广能力,在综合考虑待分类样本数和类别易分性能的基础上,在"先分样本数较大的类"和"先分易分的类"之间折衷考虑,提出一种基于样本的新的类划分方案.采用平衡决策树结构,得到了一种新的决策树支持向量机多类分类算法.实验结果表明,该算法在不降低识别率的情况下,能大大减少系统的训练时间,是一种有效的多类分类算法.

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