基于SVM和多观测样本的相似不完整数据分类
来源期刊：控制与决策2015年第7期
论文作者：李欢 王士同
文章页码：1207 - 1213
关键词：相似不完整;多观测样本;支持向量机;
摘 要：针对具有多观测样本的相似不完整数据分类问题,提出基于SVM和多观测样本的相似数据分类算法.每类数据的多观测样本集由属于同一模式的单观测样本组成,每次分类时,对两个多观测样本集的标签做两次假设,通过比较不同标签假设下的分类误差确定多观测样本集的标签.该方法同时充分利用了样本类内的相关性和类间的差异性,实现了相似不完整数据的分类.实验结果验证了所提出方法的有效性.
李欢，王士同
江南大学数字媒体学院
摘 要：针对具有多观测样本的相似不完整数据分类问题,提出基于SVM和多观测样本的相似数据分类算法.每类数据的多观测样本集由属于同一模式的单观测样本组成,每次分类时,对两个多观测样本集的标签做两次假设,通过比较不同标签假设下的分类误差确定多观测样本集的标签.该方法同时充分利用了样本类内的相关性和类间的差异性,实现了相似不完整数据的分类.实验结果验证了所提出方法的有效性.
关键词：相似不完整;多观测样本;支持向量机;
