10.3969/j.issn.1001-0645.2001.02.018
支持向量机在大类别数分类中的应用
研究支持向量机在大类别数分类中的应用。结合二叉决策树的基本思想提出一种基于支持向量机(support vector machine，SVM)的大类别数分类解决方法，即SVM决策树方法。对不同背景下可选用的SVM决策树的结构进行了讨论，分析了SVM决策树的特点，并对其识别错误率进行数学分析。结果表明该方法可降低平均分类错误率，对实际应用中的多类分类问题提供新的途径。
支持向量机、决策树、大类别数分类
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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