基于决策二叉树的多类支持向量机在大气质量评定中的应用  

THE APPLICATION TO ATMOSPHERE QUALITY ASSESSMENT BASED ON MULTI-CLASS SVM-DECISION BINARY TREE

作　　者：侯惠芳[1] 刘素华[1] 

机构地区：[1]郑州工程学院计算机科学系,河南郑州450052

出　　处：《计算机应用与软件》2005年第5期136-138,共3页Computer Applications and Software

基　　金：河南省科技攻关项目(编号:0224010011)

摘　　要：经典的支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是针对二类分类的,在解决大气质量等级这种典型的多类分类问题时存在困难,本文提出了基于决策二叉树支持向量机的大气质量分类算法,将分类器分布在各个结点上,从而构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能够正确地对大气质量进行识别。The traditional Support Vector Machine s only deal with the binary classification.It has difficulty in solving the multi - class Atmosphere Quality Assessment problems.This paper presents an Atmosphere Q uality Assessment classification algorithm which is based on SVM-decision bina ry tree.This method distributes classifier to each nodes which constitutes multi -class SVM.It can reduce the number of SVM classifier and duplicating training samples.The experiment shows that this method is precised.

关 键 词：支持向量机 大气质量 二叉树 决策 应用 定中 VECTOR 分类问题 质量等级 分类算法 训练样本 分类器 结点 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] X823[自动化与计算机技术—控制科学与工程]