基于后验概率SVM决策树多类的分类算法

王冬丽; 郑建国; 周彦

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后验概率支持向量机方法对孤立点和噪声具有鲁棒性,并且可以减少支持向量的数量,从而降低计算复杂度.因此,针对最近提出的快速分类算法c-BTS,引入样本的后验概率,提出了一种基于后验概率的SVM决策树算法P2BTS.实验结果证明,基于后验概率的支持向量机决策树P2BTS比c-BTS的分类精度更高,且所需的二类分类器个数减少,在一定程度上降低了P2BTS分类决策的时间和比较的次数,提高了分类效率.

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来源
《微型电脑应用》 |2011年第2期|40-4148|共3页
作者
王冬丽; 郑建国; 周彦;
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作者单位

东华大学;

上海;

200051;

东华大学;

上海;

200051;

上海交通大学;

上海;

200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
支持向量机; 决策树; 后验概率; 多类分类;

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