该【支持向量机多类分类算法的研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【支持向量机多类分类算法的研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。支持向量机多类分类算法的研究的综述报告支持向量机(SVM)是一种非常有用的机器学****算法,可用于分类、回归和异常检测。其中,多类分类问题是SVM应用最广泛的领域之一。本文将综述支持向量机多类分类算法的研究进展。,分类是指将一个物体分到事先定义的类别中。通常,分类问题可以被视为二元分类或多类分类问题。二元分类问题是指将物体分为两个可能的类别中的一个。例如,一个给定的图片是猫还是狗。多类分类问题是指将物体分为三个或以上的可能的类别中的一个。例如,一个给定的图片是猫、狗还是鸟。,但是也可以用于解决多类分类问题。这里给出三种主要的实现方式。(OVO)策略中,每个类别都将与其他类别组合成一对一问题。即,如果有m个类别,则将其划分为m(m-1)/2个不同的二元分类问题。SVM将生成m(m-1)/2个分类器,每个分类器将分类两个类别之间的观察值。在进行分类时,每个分类器都会生成一个分数,用于描述该观察值属于该类别对中的某一个。最终分类结果将由计算每个类别对的整体分数来得出。(OVR)策略中,我们为每个类别创建一个分类器。由于某个物品只能被分到一个类别,所以物品被分到具有最高概率(即支持向量机的分数)的类中。这种方法可以用于支持向量机用于解决二元分类或多类分类问题。如果使用该方法解决多类分类问题,则需要创建m个支持向量机。由于每个支持向量机仅限于对一个类进行分类,因此支持向量机的计算并不集中在支持向量上,这对于大型数据集是有利的。(HS)方法分层分类器使用树或图来组织不同的类别。在这个结构中,分层类别可以分成二元或多元分类器。这种方法使得分类器不必检查整个分类问题,而是将问题分解为较小的部分,从而缩短计算时间。HS的一个优点是允许在树中按类别之间的关系或遗传属性组织类别。在这样的结构中,分类器可以识别各个层次上的共同特征。这个方法的一个缺点是增加了计算复杂性。。一对一策略生成了m(m-1)/2个分类器。一对多策略只需创建m个分类器,但该方法需要检查整个分类问题以获得最高概率。层次结构方法可以组织类别并将其分解为较小的可管理部分,但增加了计算复杂性。对于多类分类问题,支持向量机可以使用这些策略之一来生成分类器。选择哪种策略取决于具体问题和计算资源的性质。因此,研究人员需要仔细考虑每种策略的优缺点,并选择合适的策略来解决多类分类问题。
支持向量机多类分类算法的研究的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.