【摘要】：區(qū)間型數(shù)據(jù)(Interval data,ID)是屬性特征取值為區(qū)間的一類數(shù)據(jù),針對(duì)區(qū)間型數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題,本文提出一種高斯區(qū)間核支持向量機(jī)分類模型(Support vector machine based on Gauss interval kernel,GIK_SVM)。該方法引入半寬因子,在區(qū)間型數(shù)據(jù)的中值與半寬度之間進(jìn)行折中,并據(jù)此構(gòu)造高斯區(qū)間核用以衡量?jī)蓚�(gè)區(qū)間型數(shù)據(jù)間的相似性,然后用SVM模型進(jìn)行分類。在人造數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法對(duì)區(qū)間數(shù)據(jù)有更好的分類性能。

【相似文獻(xiàn)】

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1 郭凱紅;牟有靜;;基于可能度矩陣的區(qū)間型多屬性決策方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年01期

2 蘇艷;劉s叛，

本文編號(hào)：2555279