基于聚类分析和集成改进支持向量机的序列目标分类算法  被引量:4

Sequence Targets Classification Algorithm Based on Ensemble Improvement SVM and Clustering Analysis

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作  者:周涛[1,2] 张艳宁[1] 袁和金[1,3] 陆惠玲[4] 李秀秀[1] 

机构地区:[1]西北工业大学计算机学院,西安710072 [2]陕西理工学院数学系,汉中723000 [3]华北电力大学计算机学院,保定071003 [4]陕西理工学院计算机系,汉中723000

出  处:《计算机科学》2009年第1期148-152,共5页Computer Science

基  金:国家自然科学基金(No:60472072);航天科技创新基金(No:06CASC0404);陕西省教育厅科研项目(No:08JK241)资助

摘  要:针对现有集成支持向量机存在的训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于聚类分析的集成改进支持向量机算法。该方法首先采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并采用了基于种群收敛速度的自适应扰动的粒子群方法来训练单个支持向量机,最后通过相对多数投票方法得到集成支持向量机。实验表明相对于基于Bagging,Adaboost等方法而言,该方法在序列目标分类中对分类精度有较大提高,该方法构造的集成改进支持向量机具有较高的分类精度和较低的时、空复杂性。Aiming at the existing support vector machine ensemble' s problems, e. g. strong randomicity, larger scale of the training subsets and high complexity of the ensemble classifier, this paper put forwards a novel SVM ensemble construction method based on clustering analysis. The samples were clustered into several clusters according to their distri button with rival penalty competitive learning algorithm. A small quantity of representative instances were chosen as training sets and training SVM that adopt self-perturbation in population convergence speed. Ensemble Improvement SVM was constructed by relative majority voting. Sequence targets classfication is used by this method, and classfication precision of this method has higher classification accuracy and lower time and space complexity comparing to Bagging, Adaboost etc. selection algorithms.

关 键 词:粒子群算法 支持向量机 聚类分析 对手竞争惩罚学习算法 集成 

分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] O6-04[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

 

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