基于SVM的多類(lèi)分類(lèi)算法研究及其在網(wǎng)維中心故障定位中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、支持向量機(jī)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。支持向量機(jī)又稱(chēng)為支持向量網(wǎng)絡(luò)，具有理論完備、適應(yīng)性強(qiáng)、全局優(yōu)化、訓(xùn)練時(shí)間短、泛化性能好等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為目前國(guó)際、國(guó)內(nèi)研究的熱點(diǎn)。近年內(nèi)，有關(guān)SVM的應(yīng)用研究也得到了很多領(lǐng)域的學(xué)者的重視，在各個(gè)方面取得了大量的研究成果。 本文首先分析了現(xiàn)在四種最主要的基于SVM的多類(lèi)分類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并對(duì)其分類(lèi)和測(cè)試速度進(jìn)行了比較，然后提出了一種改進(jìn)的二叉樹(shù)多類(lèi)分類(lèi)算法。此算法繼承了

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