%0 Journal Article
%T 超球体多类支持向量机理论
%A 徐图
%A 何大可
%J 控制理论与应用
%D 2009
%R 10.7641/j.issn.1000-8152.2009.11.CCTA080196
%X 目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练,因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路.
%K 支持向量机
%K 多类支持向量机
%K SMO训练算法
%K 推广性能
%K 超球体多类支持向量机
%U http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=CCTA080196&flag=1