本文選題：支持向量機(jī)　切入點(diǎn)：大規(guī)模訓(xùn)練集　出處：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年02期

【摘要】：針對SVM大規(guī)模多類樣本學(xué)習(xí)效率較低的問題,提出一種基于多層聚類的多分類SVM快速學(xué)習(xí)方法。采用自下而上的方式構(gòu)建二叉樹層次結(jié)構(gòu),根據(jù)所得層次結(jié)構(gòu),對每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)時(shí)對訓(xùn)練樣本進(jìn)行首次聚類得到若干類簇,對其中只有一類樣本的類簇提取中心點(diǎn);對有兩類樣本的類簇,根據(jù)其混合度,對其正負(fù)類樣本設(shè)定不同的聚類數(shù),進(jìn)行二次聚類,提取所得類簇中心點(diǎn)。整合上述步驟中提取的中心點(diǎn)作為約簡后的樣本,學(xué)習(xí)并得到子分類器。仿真結(jié)果表明,基于多層聚類的多分類SVM快速學(xué)習(xí)方法能夠在保證較高分類準(zhǔn)確率的前提下,大幅約簡訓(xùn)練樣本,有效提高學(xué)習(xí)效率。
[Abstract]:In order to solve the problem of low learning efficiency of large scale multi-class samples of SVM, a fast learning method for multi-classification SVM based on multi-layer clustering is proposed.The hierarchical structure of binary tree is constructed in a bottom-up way, and the corresponding samples of each node are studied according to the hierarchy.Some clusters are obtained by clustering the training samples for the first time, and the clusters with only one kind of samples are extracted from the center points. For the clusters with two kinds of samples, different clustering numbers are set for the positive and negative cluster samples according to their mixing degree.The cluster center was extracted by quadratic clustering.The center points extracted from the above steps are integrated as the reduced samples, and the sub-classifier is obtained.Simulation results show that the multi-classification SVM fast learning method based on multi-layer clustering can greatly reduce the training samples and improve the learning efficiency under the premise of higher classification accuracy.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP181

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1730725