發(fā)布時(shí)間：2017-08-17 21:28

  本文關(guān)鍵詞：一種基于累積適應(yīng)度遺傳算法的SVM多分類決策樹

  更多相關(guān)文章： 多分類 支持向量機(jī) 遺傳算法 累積適應(yīng)度函數(shù) 全局優(yōu)化

【摘要】：針對基于遺傳算法(genetic algorithm,GA)的支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)多分類決策樹算法(GA-SVM)中全局優(yōu)化缺陷的問題,通過重新定義遺傳適應(yīng)度函數(shù)(fitness),提出一種累積適應(yīng)度(cumulative fitness),進(jìn)而衍生出新算法CFGA-SVM。該算法從根節(jié)點(diǎn)開始逐層構(gòu)造二叉樹,對根節(jié)點(diǎn)基因?qū)嵵稻幋a,通過基因分裂操作產(chǎn)生子代種群,然后利用累積適應(yīng)度篩選出新的種群,篩選出的種群并不一定是當(dāng)代局部最優(yōu),但一定是所得二叉樹中全局最優(yōu),從而提高分類精度,最后以此循環(huán)直至算法結(jié)束。通過在UCI的artificial characters數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CFGA-SVM較之DT-SVM與GA-SVM算法在全局優(yōu)化能力、分類精度上有明顯提高,進(jìn)而驗(yàn)證了該算法的可行性與有效性,可在大規(guī)模樣本的分類應(yīng)用中推廣。
【作者單位】： 重慶大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多分類 支持向量機(jī) 遺傳算法 累積適應(yīng)度函數(shù) 全局優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272194)
【分類號】：TP181
【正文快照】： 0引言支持向量機(jī)(SVM)是Cortes和Vapnik等人于1995年提出的[1~4],它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。但是支持向量機(jī)只是一個(gè)二值分類器,實(shí)際應(yīng)用中的問題大多數(shù)是多值問題,如何將其推廣到多值分類,同時(shí)提高分類精確度與分類計(jì)算速度一直是機(jī)器學(xué)

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本文編號：691209