下载 >  人工智能 >  机器学习 > 基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法
0分

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算 法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大 缩短训练时间.理论分析和 UCI(University of California Irvine)机器学习数据库数据集上的实验结果共 同证明,偏二叉树双支持向量机多类分类算法在训练时间上具有绝对的优势,尤其在处理稍大数据集的 多类分类问题时,这一优势尤为突出;实验仿真结果还证明,在采用非线性核时,该算法取得了比基于经 典支持向量机的一对其余多类分类算法及二叉树支持向量机更好的分类效果;同时该算法还解决了后 两种算法可能存在的样本不平衡问题,以及基于经典支持向量机的一对其余多类分类算法可能存在的 不可分区域问题.
2018-05-14 上传大小:467KB
立即下载 开通VIP
分享
收藏 举报
基于改进FCM聚类的BT-SVM多类分类算法 立即下载
3积分/C币
支持向量机学习算法的研究 立即下载
3积分/C币
支持向量机多类分类算法的研究 立即下载
5积分/C币
经典SVM算法多类分类matlab程序 立即下载
30积分/C币
matlab编程实现支持向量机的多分类 立即下载
30积分/C币
S4VM算法(Matlab) 立即下载
5积分/C币
支持向量的若干研究 立即下载
0积分/C币
SVM在遥感图像中的应用 立即下载
3积分/C币
数据挖掘分类论文基于粗糙集与支持向量机的分类算法.caj 立即下载
3积分/C币
基于LBP和支持向量机的分类算法 立即下载
3积分/C币

热点文章

  • 基于改进FCM聚类的BT-SVM多类分类算法

    2011-04-12 smlping
  • 基于支持向量机的图像分类(下篇:MATLAB实现)

    2018-04-11 qq_32892383
  • 支持向量机学习算法的研究

    2012-04-05 hehujun
  • 支持向量机解决多类分类问题

    2014-08-14 crazy_programmer_p
  • 支持向量机多类分类算法的研究

    2018-01-12 alper05
  • 支持向量机(SVM)算法的matlab的实现

    2015-07-07 u010412719
  • SVM多类分类方法(1v1,1v other 等)

    2016-07-01 hermito
  • SVM的损失函数

    2018-06-01 qinglv1
  • Matlab安装支持向量机(LibSVM工具)实现多分类

    2015-05-05 shuimanting520
  • 基于支持向量机SVM的文本分类的实现

    2017-01-16 qq_30189255
关闭
img

spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 0 0
点击完成任务获取下载码
输入下载码
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
img

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

会员到期时间: 剩余下载个数: 剩余C币: 剩余积分:0
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
VIP下载
您今日下载次数已达上限(为了良好下载体验及使用,每位用户24小时之内最多可下载20个资源)

积分不足!

资源所需积分/C币 当前拥有积分
您可以选择
开通VIP
4000万
程序员的必选
600万
绿色安全资源
现在开通
立省522元
或者
购买C币兑换积分 C币抽奖
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 4 45
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
确认下载
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 0 0
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
VIP和C币套餐优惠
img

资源所需积分/C币 当前拥有积分 当前拥有C币
5 4 45
您的积分不足,将扣除 10 C币
为了良好体验,不建议使用迅雷下载
确认下载
下载
无法举报自己的资源

兑换成功

你当前的下载分为234开始下载资源
你还不是VIP会员
开通VIP会员权限,免积分下载
立即开通

你下载资源过于频繁,请输入验证码

您因违反CSDN下载频道规则而被锁定帐户,如有疑问,请联络:webmaster@csdn.net!

举报

若举报审核通过,可返还被扣除的积分

  • 举报人:
  • 被举报人:
  • *类型:
    • *投诉人姓名:
    • *投诉人联系方式:
    • *版权证明:
  • *详细原因: