一种基于圆形分布的支撑向量机核选择方法
郭金玲
山西大学 商务学院,山西 太原,030031
摘要：针对目前支撑向量机核函数的选择没有统一规则的现状，提出了一种结合数据分布特征进行支撑向量机核选择的方法。首先，采用多维尺度分析方法对高维数据集合理降维，提出判断数据集是否呈圆形分布的算法，在得到数据集分布特征的基础上进行核选择，达到结合数据分布特征合理选择支撑向量机核函数的目的。实验结果表明：呈圆形分布的数据集采用极坐标核进行分类，识别率达到100％，训练时间短，优于采用神经网络、决策树、高斯核及多项式核的分类效果。该方法提高了支撑向量机的泛化能力。
关键词：支撑向量机核选择圆形分布极坐标
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61273291)山西省高等学校科技研究开发项目(20121131)山西大学商务学院项目(2012014)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 55-57,63 )