结合概率和等价类的双系数支持向量机

摘要

支持向量机(SVM)的有效性依赖于对数据信息获取的准确性.针对传统SVM模型获取数据信息单一导致分类精度不高、泛化能力不强的问题,结合概率分布特性和等价类关系,提出了一种双系数控制分类的新模型.该模型优化了SVM,以双系数方式改进传统参数,为每一个样本同时赋予概率值和等价类系数,充分挖掘数据信息内在规律和联系.实验结果证明:该模型能有效利用数据信息,与SVM、FSVM和RSVM相比有较高的测试精度,能有效提高分类能力,具有较高鲁棒性.