基于局部优化的多类分类算法
来源期刊:控制工程2016年第10期
论文作者:单瑾 刘明纲 罗侃
文章页码:1607 - 1611
关键词:SVDD;互通信熵;多类分类;C值;
摘 要:为了解决传统多类分类问题中普遍出现的偏离性与不平衡性,依据互通信熵理论与支持向量数据描述(SVDD)分类原理,设计出一种改进的局部性SVDD多类分类算法,即EL-SVDD算法。此算法首先以局部样本信息为载体,计算出互通信熵参数值;其次在多维度空间球体中以互通信熵参数值分类放置测试样本数据信息;最后综合分析测试样本大小与互通信熵参数值,重新诠释了SVDD算法中的C值。实验表明,EL-SVDD算法不仅具有可行性,而且能够有效和稳定地提高多类分析精度。
单瑾,刘明纲,罗侃
成都工业学院信息与计算科学系
摘 要:为了解决传统多类分类问题中普遍出现的偏离性与不平衡性,依据互通信熵理论与支持向量数据描述(SVDD)分类原理,设计出一种改进的局部性SVDD多类分类算法,即EL-SVDD算法。此算法首先以局部样本信息为载体,计算出互通信熵参数值;其次在多维度空间球体中以互通信熵参数值分类放置测试样本数据信息;最后综合分析测试样本大小与互通信熵参数值,重新诠释了SVDD算法中的C值。实验表明,EL-SVDD算法不仅具有可行性,而且能够有效和稳定地提高多类分析精度。
关键词:SVDD;互通信熵;多类分类;C值;