一种新的多类模式识别方法

摘要

提出了一种基于支撑向量机的多类分类器,用N-1个支撑向量机组合构成一个具有二叉树结构形式的N-多类分类器.讨论了该多类分类器的泛化推广能力,同时还提出了该多类分类器的基于特征空间的BTSVM学习算法.BTSVM算法使用核函数转换的方式计算特征空间的样本距离;采用类间最小距离最大化作为聚类准则,在每个决策结点产生两个最优子集;然后采用支撑向量机学习算法学习两个最优子集,确定决策结点的最优分类面.理论和实验结果表明,本文提出的基于支撑向量机的多类分类器在整体性能上要优于其它类似的分类器系统.