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控制与决策 2009
基于遗传算法的SVM多分类决策树优化算法研究, PP. 7-12 Keywords: 支持向量机,遗传算法,决策树,误差积累')",支持向量机&searchField=keyword">href="#">支持向量机,遗传算法,决策树,误差积累 Abstract: 设计一种基于遗传算法(GA)的支持向量机(SVM)多分类决策树优化算法,以克服因传统SVM多分类决策树结构固定,单个SVM节点在树中位置随意而引起"误差积累"现象严重的缺陷.采用了SVM分类间隔作为GA适应度函数.利用GA在每一决策节点自动选择最优或近优的分类决策,最终自适应地实现了对决策树的优化.仿真实验表明,与传统方法相比,所提出的方法可使"误差积累"现象明显降低,分类质量大大提高.
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