关于支持向量机的分类优化算法研究

作者：汪慧玲

来源：科技创新导报, 2019, 16(07): 5.

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2019.07.003

• 支持向量机
• 分类算法
• 优化
• 研究

分类问题是实际应用中普遍存在的问题,快速发展的信息技术对其理论研究中提出了许多新的难题,支持向量机根据有限样本信息寻求最佳方式,支持向量机具有广泛化能力强,收敛全局最优等优点,较好地解决了传统算法易出现局部极值等难题,成为机器学习领域中的研究热点。本文提出基于Smote与核函数修改结合的算法,研究了基于二叉树支持向量机的多分类问题,重点讨论了核函数SVM的基本构造问题,提出基于混合函数的分类方法,取得了良好的效果。

• 单位
  咸宁职业技术学院