基于SVM-Kd-tree的树型粗分类方法

摘要

cqvip:为提高大数据集粗分类识别率,提出一种基于聚类分析的SVM-Kd-tree树型粗分类方法。首先根据数据集特征分布进行k-means两簇聚类,对聚类后的数据集进行类别分析,同时将属于两簇的同一类别样本划分出来;然后使用两簇中剩余样本训练SVM二分类器并作为树型结构根节点,将两簇数据分别合并,将划分出来的样本作为左右子孩子迭代构建子节点,直到满足终止条件后,叶子节点开始训练Kd-tree。实验结果表明,迭代构建树型粗分类方法使训练单一SVM平均时间减少了61.977 4%,比Kd-tree同近邻数量的准确率提高了0.03%。在进行大规模数据集粗分类时,使用聚类分析迭代构建组合分类器时间更短、准确率更高。