10.3969/j.issn.2095-2783.2015.02.010
使用SVM和二叉树结构的分片线性分类器
提出了一种支持向量机(support vector machine,SVM)和二叉树结构相结合的分片线性分类模型.在每一节点,使用带软间隔的线性SVM计算分类超平面,并统计局部错误率.如果局部错误率在预先设定的阈值之下,则构造可进行最终决策的叶子节点;否则,进行非叶子节点的递归构造.对比实验表明,该分类器具有一定的有效性,优于一些原有分片线性分类器,在部分数据集上甚至能够达到RBF核SVM的水平.
支持向量机、二叉树结构、泛化能力、分片线性分类器
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TP391(计算技术、计算机技术)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20121103110029;国家自然科学基金资助项目61175004;北京市自然科学基金资助项目4112009;北京市教委科技发展重点资助项目KZ201210005007
2015-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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