基于DAG-SVMS的SVM多类分类方法  

作　　者：刘勇[1] 全廷伟[1] 

机构地区：[1]华中科技大学数学系,武汉430074

出　　处：《统计与决策》2007年第20期146-148,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60373090);航天基金资助项目(021.3jw0504)

摘　　要：本文介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析了其存在的问题及缺点。在有向无环图支持向量(DAG-SVMS)多类分类方法的基础上,提出了一种新的多类分类方法。该方法采用了最小超球体类包含作为层次分类依据。试验结果表明,采用该方法进行多类分类,跟已有的分类方法相比有更高的分类精度。

关 键 词：支持向量机 多类分类 DAG-SVMS 多类支持向量分类 

分 类 号：O235[理学—运筹学与控制论]