多分类转导支持向量机  

Transductive Support Vector Machine for Multiclass Classification Learning

作　　者：胡政发[1] 

机构地区：[1]湖北汽车工业学院理学部,湖北十堰442002

出　　处：《湖北汽车工业学院学报》2007年第4期46-49,68,共5页Journal of Hubei University Of Automotive Technology

基　　金：国家自然科学基金(10371033)

摘　　要：为了完成分类学习,传统的支持向量机基于带标记信息的经验数据归纳出一个通用的决策函数。而转导支持向量机则不同,它考虑包含测试集在内的所有数据信息并致力于最小化测试样本的分类错误数。在已有的2类分类方法的基础上构造了直接求解多类分类问题的的转导支持向量机。While regular Support Vector Machines try to induce a general decision function based on the labled empirical datas for a classfication learning task,Transductive Support Vector Machines take into account a particular test set and try to minimize misclassfications of just those paiticular ex- amples. The Transductive Support Vector Machines for multiclass classification learning are constructed directly based on the well studied methods of binary classfication.

关 键 词：转导推理 支持向量机 多类分类学习 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O29[自动化与计算机技术—控制科学与工程]