基于去邊緣的多類模糊支持向量機.pdf

1、20 世紀(jì)90年代由Vapnik 等人在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域提出的支持向量機是一項新技術(shù)。它利用二次優(yōu)化方法解決了“過學(xué)習(xí)”和“維數(shù)災(zāi)難”等傳統(tǒng)問題。無論是理論方面還是算法研究方面，支持向量機都取得了良好的效果，目前已成為學(xué)者們研究的一個熱點。
　　 支持向量機在兩類分類問題上的研究和應(yīng)用非常成功，但是目前出現(xiàn)越來越多的多分類問題，所以將支持向量機從兩類分類問題推廣到多分類問題是研究的一個發(fā)展趨勢。
　　 最大間隔支持向量機方法

2、劃分多類為兩類分類問題時，每次傾向于劃分出一個類別，效率很低。類間間隔矩陣方法曾提出以提高效率，但該矩陣每次計算兩類之間間隔耗時長，計算量依然很大。針對這種缺點，本文給出了類中心距離矩陣方法，用類中心距離代替類間間隔作為矩陣元素。對于多分類問題中樣本點數(shù)量多，類別模糊且有孤立點的情況，本文把兩類去邊緣算法推廣到多類，并給出了基于類中心去邊緣多類模糊支持向量機方法。這種思想改變了傳統(tǒng)支持向量機最優(yōu)超平面對孤立點的敏感性，在訓(xùn)練前去掉不大可