超球面支持向量機(jī)方法的探討.pdf

1、分類技術(shù)是眾多應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，用于分類技術(shù)的方法有多種多樣。與其它方法相比，支持向量機(jī)方法是以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為學(xué)習(xí)原則，具有較好的泛化能力，且在非線性和樣本屬性維數(shù)高的分類問(wèn)題中有較大優(yōu)勢(shì)。
　　 支持向量機(jī)最初是針對(duì)二分類問(wèn)題提出的，現(xiàn)在其熱點(diǎn)之一是推廣到多分類問(wèn)題。從幾何意義上來(lái)看，支持向量機(jī)可以分為超平面支持向量機(jī)和超球面支持向量機(jī)，雖然前者的研究較為成熟，但在多分類問(wèn)題處理類別之間樣本數(shù)目不平衡的情況下，超球面支持向

2、量機(jī)會(huì)更加適合。
　　 在分析了常用的超球面支持向量機(jī)方法基礎(chǔ)上，本文提出了兩種新的超球面支持向量機(jī)方法，主要包括：
　　 (1)引入正負(fù)超球面分隔兩類樣本，并把負(fù)超球面半徑和正超球面半徑之差的大小作為衡量該方法泛化能力的一個(gè)指標(biāo)，提出了最大間隔同心超球面多類支持向量機(jī)(MMCHM-SVM)方法。
　　 (2)基于調(diào)節(jié)訓(xùn)練樣本中的分類錯(cuò)誤率和支持向量數(shù)占訓(xùn)練樣本總數(shù)的比例的目的，引入了參數(shù)v1，v2，通過(guò)改進(jìn)MM