基于模糊核聚类的多类支持向量机

摘要

传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效地推广至多类问题仍是一个值得研究的问题.本文在比较常用的几种多类支持向量机分类算法基础上,提出了一种基于模糊核聚类的多类支持向量机分类方法.支持向量机的分类精度和分类速度取决于树结构,新方法利用模糊核聚类生成模糊类,并结合基于二叉树的多类支持向量机分类算法实现多类分类.实验结果表明,该方法是一种效率更高、分类更准确的多类支持向量机分类算法.