本文關(guān)鍵詞：一種基于樣本加權(quán)的多尺度核支持向量機(jī)方法

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【摘要】：多核學(xué)習(xí)方法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)新的熱點(diǎn)。核方法通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間來增加線性分類器的計(jì)算能力,是目前解決非線性模式分析與分類問題的一種有效途徑。但是在一些復(fù)雜的情況下,單個(gè)核函數(shù)構(gòu)成的核學(xué)習(xí)方法并不能完全滿足如數(shù)據(jù)異構(gòu)或者不規(guī)則、樣本規(guī)模大、樣本分布不平坦等實(shí)際應(yīng)用中的需求問題,因此將多個(gè)核函數(shù)進(jìn)行組合以期獲得更好的結(jié)果,是一種必然的發(fā)展趨勢(shì)。因此提出一種基于樣本加權(quán)的多尺度核支持向量機(jī)方法,通過不同尺度核函數(shù)對(duì)樣本的擬合能力進(jìn)行加權(quán),從而得到基于樣本加權(quán)的多尺度核支持向量機(jī)決策函數(shù)。通過在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)分析可以得出所提方法對(duì)于各個(gè)數(shù)據(jù)集都獲得了很高的分類準(zhǔn)確率。
【作者單位】： 西北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多核學(xué)習(xí) 映射 非線性模式 數(shù)據(jù)異構(gòu)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61163036) 甘肅省高校研究生導(dǎo)師項(xiàng)目(1201-16) 2012年度甘肅省高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目 西北師范大學(xué)第三期知識(shí)與創(chuàng)新工程科研骨干項(xiàng)目(nwnu-kjcxgc-03-67)資助
【分類號(hào)】：TP181
【正文快照】： 支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)[1]是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論[2],其中,在VC理論和結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)最小原理的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)[3]方法能夠較好地解決小樣本、高維數(shù)、非線性、局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題。由于支持向量機(jī)方法理論的發(fā)展和實(shí)際的應(yīng)用,人們對(duì)核方法[4-6]的關(guān)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：951070