一种改进的SVM决策树算法

摘要：

为进行多值分类,研究了SVM决策树.基于对SVM决策树的结构与分类性能的分析,定义了特征空间中反映类分布的类分离性测度,并将定义的类分离性测度引入到决策树构成的过程中,提出了改进的SVM决策树算法,对已有数据集的分类实验表明了本文方法的有效性。

关键词： 支持向量机 SVM决策树 分离性测度 多值分类 数据集分类

作者: 王晓丹 史朝晖 吴崇明

作者单位: 空军工程大学导弹学院计算机工程系,陕西,三原,713800

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 409-413

在线出版日期: 2005-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）