基于GRC-MCC的k-类SVM分类算法

来源 :统计与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tomjerry2005

【摘要】

：

针对传统的k-类支持向量机(SVM)算法对数据进行多分类时存在的特征变量间信息重叠、模型复杂度高、分类精度低这一系列问题,文章提出使用灰色关联聚类(GRC)对特征变量进行分

【作者】

：

谭馨邓光明

【机构】

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桂林理工大学理学院,广西桂林541006;桂林理工大学应用统计研究所,广西桂林541006

【出处】

：

统计与决策

【发表日期】

：

2020年22期

【关键词】

：

k-类SVM算法灰色关联聚类复相关系数法多分类

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针对传统的k-类支持向量机(SVM)算法对数据进行多分类时存在的特征变量间信息重叠、模型复杂度高、分类精度低这一系列问题,文章提出使用灰色关联聚类(GRC)对特征变量进行分类,并用复相关系数法(MCC)对同类别中的特征变量进行赋权,用得到的综合变量建立k-类SVM模型,给出了一种改进的k-类SVM多分类算法.实证分析表明,该算法的分类效果优于传统算法.

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