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支持向量机在多类分类问题中的推广

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刘志刚[1] 李德仁[2] 秦前清[2] 史文中[3]

[1]武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079 [2]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079 [3]香港理工大学土地测量与地理咨询系地球信息研究中心,香港

《计算机工程与应用》

2004年第40卷第7期

摘　　要:

支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题，不能直接用于多类分类，如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法，系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力，并分析它们的不足和有待解决的问题。 (共5页)

关键词:

支持向量机多类分类多类支持向量机

学科分类:

TP181[工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习]

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