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2017-08-11 发布于重庆
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支撑向量机的多类分类方法.pdf

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年第卷第期微电子学与计算机 !# !$ ! !N1 #$ %-(./0/12 徐勋华王继成同济大学计算机系上海 ! /1/ $ 摘要基于结构风险最小化原则的支撑向量机具有良好的学习推广性但是由于常规的是从二类 ! !3#B # 3#B 分类问题中推导出来的在多类分类问题中就必须进行改进文中讨论了支撑向量机的多类分类改进方法运用在 # $ # 手写体数字识别中并取得较好的结果 # $ 关键词支撑向量机多类分类特征提取 ! # # 3420/56:LM1! 789:; 6 % 7=56 $’( $)*!#+ !’!N1JN #$%%’( )*+(’ ,-+./0*1 2’ ,$3(/453-11 53-11/2/+-(/0 OP OA-,;A%@ QR*S T’,6;8-9 U8,%)4(8-4 V W(,A48) 36’8-68 X Y-9’-88)’-9 ! :-9Z’ P-’[8)5’4=@ 3;%-9;%’ /1/ W;’-% $ 671(’-+( ! 3A,,)4 [864) (%6;’-8 ’5 % -8\ 98-8)%$ (%6;’-8 $8%)-’-9 4$ ]%58 - 54)A64A)%$ )’5. (’-’(’^%4’- ,)’-6’,$8 4;%4 8_;’]’45 9 98-8)%$’^%4’- +]A4 ’4 \%5 )’9’-%$$= 85’9-8 V) ]’-%)= 6$%55’V’6%4’- @’4 (A54 ]8 ’(,)[8 \;8- A58 ’- (A$4’ J6$%55 6$%55’V’6%4’- + 4;’5 ,%98 ’56A5585 4;8 (A$4’ J6$%55 6$%55’V’6%4’- ]%58 - 5A,,)4 [864) (%6;’-8 @%- %,,$’85 ’4 ’- 4;8 \)’448- ’9’45 )869-’4’-+ 8*9 :’;1 3A,,)4 [864) (%6;’-8@ BA$4’J6$%55 6$%55’V’6%4’-@ ‘8%4A)8 8_4)%64’- ! 大二次规划的维数增加了问题的复杂度文中将 ! % ! 等人早在世纪年代就分别讨论这两类方法!并介绍一个基于多类分类的 #$%’(’) *+#%,-’. / 0 开始研究有限样本情况下的机器学习问题!到了1 支撑向量机的手写体数字识别