SVM多类分类算法及其在手写体数字识别中的应用

合集下载

支持向量机在图像识别中的应用案例解析

支持向量机在图像识别中的应用案例解析支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，它在图像识别中有着广泛的应用。

本文将通过几个实际案例，解析支持向量机在图像识别中的应用。

案例一：人脸识别人脸识别是一项重要的生物特征识别技术，支持向量机在其中发挥了重要作用。

在训练阶段，我们可以使用SVM算法对许多人脸图像进行标记，将其转化为特征向量。

然后，通过SVM的分类器来学习和识别这些特征向量，从而实现对新的人脸图像的识别。

SVM算法通过构建一个最优的超平面来实现分类，使得不同人脸图像在特征空间中的距离最大化，从而提高了识别的准确性。

案例二：手写数字识别手写数字识别是机器学习中一个经典的问题。

支持向量机在手写数字识别中的应用也取得了显著的成果。

训练阶段，我们可以将大量的手写数字图像转化为特征向量，并使用SVM算法进行分类器的训练。

在测试阶段，通过将新的手写数字图像转化为特征向量，并使用训练好的SVM分类器进行识别，从而实现对手写数字的准确识别。

SVM算法通过寻找最优的超平面来实现分类，使得不同数字在特征空间中的距离最大化，从而提高了识别的准确性。

案例三：物体识别物体识别是计算机视觉中一个重要的研究领域，而支持向量机也在其中发挥了重要作用。

在物体识别中，我们可以将物体的图像转化为特征向量，并使用SVM算法进行分类器的训练。

通过训练好的SVM分类器，我们可以对新的物体图像进行识别，从而实现对不同物体的准确识别。

SVM算法通过构建一个最优的超平面来实现分类，使得不同物体在特征空间中的距离最大化，从而提高了识别的准确性。

总结：支持向量机在图像识别中的应用案例解析中，我们可以看到它的优势。

SVM算法通过构建最优的超平面来实现分类，使得不同图像在特征空间中的距离最大化，从而提高了识别的准确性。

无论是人脸识别、手写数字识别还是物体识别，SVM都能够发挥重要作用。

通过大量的训练数据和合适的特征向量，我们可以训练出准确率较高的SVM分类器，实现对图像的准确识别。

SVM在文本分类中的应用实践

SVM在文本分类中的应用实践随着互联网的快速发展，大量的文本数据被生成和存储。

如何从这些海量的文本数据中提取有价值的信息并进行有效的分类成为了一个重要的问题。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，被广泛应用于文本分类领域。

一、SVM的基本原理SVM是一种监督学习算法，其基本原理是通过找到一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。

在文本分类中，每个文本样本可以看作是一个特征向量，其中每个特征表示一个词或短语的出现频率。

SVM通过学习这些特征向量的线性组合，将不同类别的文本样本分开。

二、特征提取与向量化在将文本样本输入SVM之前，需要将文本转化为数值特征向量。

常用的方法有词袋模型（Bag of Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）。

词袋模型将文本视为一个无序的词集合，忽略了词序和语法结构。

通过统计每个词在文本中出现的频率，将文本转化为一个稀疏向量。

然而，词袋模型忽略了词之间的关系，可能导致信息的丢失。

TF-IDF考虑了词在文本集合中的重要性。

它通过计算一个词在文本中的频率和在整个文本集合中的逆文档频率的乘积，得到一个词的权重。

TF-IDF能够更好地反映词的重要性，提高了特征向量的质量。

三、核函数的选择SVM通过核函数来处理非线性分类问题。

常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基核函数。

线性核函数适用于线性可分的情况，对于简单的文本分类问题有较好的效果。

多项式核函数能够处理一些非线性问题，但容易产生过拟合。

径向基核函数是最常用的核函数之一，它能够处理复杂的非线性分类问题，并且具有较好的鲁棒性。

四、参数调优与模型评估SVM中的参数调优对于模型的性能至关重要。

常见的参数包括惩罚系数C、核函数参数和松弛变量参数。

通过交叉验证等方法，可以选择最优的参数组合。

模型评估是判断模型性能的重要指标。

手写数字识别算法的比较研究

手写数字识别算法的比较研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，手写数字识别技术也得到了快速的发展。

手写数字识别算法作为人工智能领域的一个重要分支，已经被广泛应用于各个领域中，例如图像识别、语音识别等。

本文将比较研究几种手写数字识别算法，包括KNN算法、SVM算法、神经网络算法以及深度学习算法。

一、KNN算法KNN算法是一种基于邻居的分类算法。

该算法的基本思想是，对于一个待分类的观测对象，将其划分到与其距离最近的K个邻居所在的类别中。

在手写数字识别中，KNN算法通过计算待分类数字与训练数据集中所有数字的距离，将其归类为与其距离最近的K个数字的类别中。

KNN算法的优点是简单易懂，算法的准确度高，并且可以随时进行模型的更新，缺点是计算效率不高，对于大规模数据集，算法的时间复杂度会很高。

二、SVM算法SVM算法是一种常用的分类算法，其基本思想是通过构建一个最优化的超平面，将不同类别的数据点分隔开。

在手写数字识别中，SVM算法通过将数字图像特征提取出来，构造一个最优的超平面，将数字区分开来。

SVM算法的优点是可以处理高维空间数据、泛化能力强，并且算法的准确度很高，缺点是对于大规模数据集来说，算法的计算复杂度较高。

三、神经网络算法神经网络算法是一种基于神经元模型的分类算法，其基本思想是将输入样本数据传入多层神经元中，通过每个神经元的激活函数计算，最终得到输出结果。

在手写数字识别中，神经网络算法通过构建多层神经网络，对数字图像进行特征提取和分类识别。

神经网络算法的优点是对于非线性数据分类效果好，并且算法的准确度较高，缺点是需要大量的训练数据以及计算资源，同时运算速度较慢。

四、深度学习算法深度学习算法是一种基于深度神经网络的分类算法，其基本思想是通过多层神经元进行特征提取和分类识别。

在手写数字识别中，深度学习算法可以通过搭建一个深度卷积神经网络来实现数字图像特征提取和分类识别。

深度学习算法的优点是可以自动提取特征、训练时间短、准确度高，并且对于数字识别问题来说，深度学习算法的效果最好。

利用SVM进行文本分类并研究特征选择对文本分类的影响

利用SVM进行文本分类并研究特征选择对文本分类的影响SVM（支持向量机）是一种常用于文本分类的机器学习算法。

它的主要思想是将文本数据映射到高维向量空间，并在此空间中构建一个超平面来实现分类。

特征选择是在特定的文本分类任务中选择最相关特征的过程。

本文将研究特征选择对SVM文本分类的影响。

一、SVM文本分类的基本步骤SVM文本分类的基本步骤包括数据预处理、特征提取、特征选择和模型训练四个主要阶段。

1.数据预处理：这一步骤包括去除文本中的停用词、标点符号等无用信息，同时进行词干化和词向量化处理，将文本转换为向量表示。

2.特征提取：常用的特征提取方法有词袋模型和TF-IDF模型。

词袋模型统计文档中每个词的出现频率，将其构成一个向量。

TF-IDF模型基于词袋模型，加入了对词频的权重调整，更准确地反映了词对文档的重要性。

3.特征选择：特征选择是从所有特征中选择最有用的特征，以提高分类器的性能。

常用的特征选择方法有信息增益、卡方检验和互信息等。

4.模型训练：最后，使用选择的特征和标注的训练集来训练SVM分类器，通过调整超参数，如正则化参数C和核函数类型等，来优化模型的性能。

特征选择在SVM文本分类中起着至关重要的作用，它能够减少特征维度，提高分类效果。

以下是特征选择对文本分类的影响：1.维度减少：文本数据往往具有高维度，而很多特征无关或冗余。

通过特征选择可以减少特征维度，消除冗余信息，提高计算效率。

2.加快训练速度：特征选择可以减少训练样本的数量，从而缩短SVM 模型的训练时间。

特征选择能够剔除一些对分类任务无关的特征，使得模型更快速地收敛。

3.提高分类性能：特征选择有助于找到与分类任务最相关的特征，去除冗余和噪声，从而提高分类器的泛化能力和分类性能。

4.解释性：选择最相关的特征可以增加对分类结果的可解释性。

通过特征选择，我们可以更好地理解哪些特征对分类有贡献，有助于进一步分析文本数据的规律和特点。

三、特征选择方法1.信息增益：信息增益是通过比较每个特征与分类结果之间的关联性来衡量特征的重要性。

基于SVM的手写体数字快速识别方法研究

ｃａｎｔｒａｉｎＳＶＭｃｌｓｓａｉｉｆｅｒｓｆａｓｔｔｏｒｅｃｏｇｎｉｚｅｔｈｅｈｎｄｗｒａｉｔｔｅｎｉｇｄｉｔｓ．Ｄｕｅｔｏｈｅｔｃｏｍｐｕｔａｉｔｏｎｏｆｅｐｓａｒａｂｉｌｉｙｔｍｅｓｕａｅｒｉｓａｓｉｍｐｌｅｉｔｅｒａｔｉｖｅ
ｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｔｉｍｅｒｅｑｕｉｒｅｄｆｏｒｃｏｍｐｕｉｔｎｇｉｓｆｒａｌｅｓｓｈａｔｎｈｅｔｔｉｍｅｅｑｒｕｉｒｅｄｏｒｆｔｒａｉｎｉｎｇＳＶＭｃｌｓｓａｉｉｆｅｓｒｉｎｔｒａｄｉｉｔｏｎａｌｐｒａａｍｅｔｅｒｏｐｉｔｉｚｍａｉｔｏｎｍｅｈｏｔｄｓ．Ｔｈｕｓ，ｈｅｔｔｉｍｅｆｏｒｋｅｎｅｒｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｌｓｅｃｉｏｔｎｗｉｌｌｂｅｅｄｒｕｃｅｄｇｅａｒｔｌｙ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｌｙ，ｈｅｔｔｒａｉｎｉｎｇｓｐｅｅｄｗｉｌｌｅｂｉｎｃｅａｒｓｅｄ，ａｎｄＳＯｈａｔｔｈｅｔｐｒｏｃｅｓｓｏｆｒｃｏｅｇｎｉｚｉｎｇｈｎｄａｗｒｉｔｔｅｎｄｉｇｉｔｓｗｉｌｌｌｓａｏｅｂｓｐｅｄｅｅｄｕｐ，ｗｈｉｌｅｅｎｓｕｉｎｒｇｂｅｔｔｅｒｃｌｓｓａｉｉｃｆａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｔｈｅｅｘｅｒｐｉｍｅｎｔｅ－ｒｓｕｉｔｓｏｆｔｅｓｉｎｔｇＭＮＩＳＴｓｈｏｗｔｈａｔｈｅｔｉｍｐｒｏｖｅｄｌｇａｏｉｒｔｈｍｉｓｆｅａｓｉｂｌｅａｎｄｅｆｆｅｃｉｖｔｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｎｄａｗｒｉｔｔｅｎｄｉｇｉｓｔｒｅｃｏｇｎｉｉｔｏｎ；ｓｕｐｐｏｒｔｖｃｔｅｏｒｍａｃｈｉｎｅ；ｋｅｎｅｒｌｐａｒａｍｅｔｅｒ；ｓｅｐａｒａｂｉｌｉｔｙｍｅａｓｕｅｒ

论基于机器学习的手写数字识别技术

论基于机器学习的手写数字识别技术一.引言手写数字识别（Handwritten Digit Recognition）是指利用计算机程序识别手写数字的过程。

这项技术已广泛应用于大多数生活领域，如数字签名、邮政编码、搜索引擎、语音识别和智能手机键盘等。

基于机器学习的手写数字识别技术在准确性和速度方面较传统的方法更具优势，广受欢迎。

本文将讨论基于机器学习的手写数字识别技术，包括什么是机器学习，如何使用机器学习实现手写数字识别，机器学习算法以及其在手写数字识别方面的应用等问题。

二.什么是机器学习？机器学习是人工智能的分支之一，是指计算机通过学习来改进性能的过程。

这种学习通常是基于数据和统计算法运算的方式进行的。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

监督学习是指通过标记数据进行训练，使计算机在新数据上能够更好地预测。

无监督学习是指无需标记数据进行训练的学习方法。

强化学习是指通过奖励和惩罚来训练计算机，使其学习更好的行为。

机器学习技术可以在许多领域中有良好的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。

三.如何使用机器学习实现手写数字识别？机器学习可以用于手写数字识别的实现，其过程包括以下几个步骤：1.数据预处理数据预处理是指将原始数据进行转换和归一化，以便计算机进行分析和使用。

在手写数字识别任务中，原始数据是一张包含手写数字的图像。

将图像转换为我们可以计算的数字矩阵是第一步。

我们可以通过将图像分为像素网格来实现这一点，并将黑色像素和白色像素分别转换为1和0来表示。

接下来，数字矩阵可以被归一化为统一的大小。

数据预处理的最终目的是将图像转换为数学形式，从而容易处理。

2.特征选择在机器学习模型中，特征是指代表数据某方面的相关信息。

在handwritten digit recognition中，特征通常是指图像的像素值。

然而，在所有像素值中选择哪些特征是至关重要的。

因为我们只需要选择有用的特征，以避免模型出现过拟合，而不选择所有的特征。

基于图像处理的数字字体手写体生成与识别技术研究

基于图像处理的数字字体手写体生成与识别技术研究随着信息技术的飞速发展，数字字体手写体生成与识别技术逐渐成为研究的热点之一。

该技术不仅可以应用于电子商务、自动化办公等领域，还在人工智能、智能手机等设备中有着广泛的应用。

本文将以图像处理为基础，从数字字体手写体的生成和识别两个方面来进行深入研究。

一、数字字体手写体生成技术数字字体手写体生成技术是指利用计算机算法和图像处理技术生成具有手写体风格的数字字体。

该技术的主要研究内容包括手写体风格建模、生成算法、数据集构建等。

1. 手写体风格建模手写体风格建模是数字字体手写体生成技术的基础。

通过收集大量的手写体样本，利用机器学习算法对其进行学习和建模，可以得到一个能够准确模拟手写风格的模型。

最常用的手写体风格建模方法是生成对抗网络（GAN），通过对抗训练的方式，生成出与真实手写体相似的数字字体。

2. 生成算法生成算法是数字字体手写体生成技术的核心。

基于手写体风格建模得到的模型，可以使用多种生成算法来生成手写体数字字体。

常见的生成算法包括随机生成、条件生成和自动学习生成。

其中，随机生成算法可以根据已有的手写体样本，生成出新的手写体数字字体。

条件生成算法则可以通过输入额外的条件信息，比如字体的大小、倾斜度等，生成出符合条件的手写体数字字体。

自动学习生成算法则是指机器学习模型根据输入的数字序列，自动学习生成对应的手写体数字字体。

3. 数据集构建数据集构建是数字字体手写体生成技术中不可或缺的一步。

构建高质量、多样化的手写体数字字体数据集对于模型的训练和生成效果具有重要影响。

数据集构建可以通过手动绘制、扫描真实手写体、字体生成软件等方式来进行。

在构建数据集的同时，还需要进行数据清洗和预处理，以提高生成算法的效果。

二、数字字体手写体识别技术与数字字体手写体生成技术相对应的是数字字体手写体识别技术，该技术是指通过图像处理和模式识别算法，将手写体数字字体转化为可识别的文本。

数字字体手写体识别技术在银行卡识别、自动填表等场景中有着广泛的应用。

特殊类别特征的多项式分类器在模式分类及其手写体数字识别中的应用

特殊类别特征的多项式分类器在模式分类及其手写体数字识别
中的应用
Cheng-Lin;Liu;Hiroshi;Sako;莫知（译）
【期刊名称】《图象识别与自动化》
【年(卷),期】2006(000)002
【摘要】在模式分类中，多项式分类器（PC）是一个具有简化子空间特征的二项式多层神经网络，在输入中显示出超强的特性。

本文提出了从特殊类别子空间提取特殊类别特征的多项式分类器（CFPC）。

与其它普通的PC不一样，多项式分类器采用了单独的类别子空间。

CFPC可以通过普通PC的组合以及投影距离的方式来检测。

特殊类别特征对类别有较好的分割，特殊类别的合并和投影距离可进一步改善分离性。

CFPC的连接权重是有效的，学习的分级意味着对训练样本正交误差的最小化。

对于CFPC，我们通过手写体数字识别和NIST特殊数据库中的数字串识别实验来验证。

数字识别也可在USPS和MNIST数据库中进行，其结果显示，CFPC的特性优于普通PC，它是一种与支持向量分类器不相上下的分类器。

【总页数】14页(P16-29)
【作者】Cheng-Lin;Liu;Hiroshi;Sako;莫知（译）
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TP277
【相关文献】
1.模式分类器在手写体数字识别中的应用比较研究
2.模式分类器在手写体数字识别中的应用比较研究
3.SVM多类分类算法及其在手写体数字识别中的应用
4.SVM 多类分类算法及其在手写体数字识别中的应用
5.多分类器组合及其应用于手写体数字识别
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

svm 实验报告

svm 实验报告SVM 实验报告摘要：支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、文本分类、图像识别等领域。

本实验旨在通过对SVM算法的实验研究，探讨其在不同数据集上的分类性能和泛化能力。

实验结果表明，在合适的参数设置下，SVM算法能够有效地对数据进行分类，并且在处理高维数据和小样本数据方面表现出优异的性能。

本文将详细介绍实验设计、实验数据、实验结果和分析讨论，旨在为读者提供对SVM算法的深入理解和应用指导。

1. 实验设计本实验选取了两个经典的数据集，分别是Iris数据集和MNIST手写数字数据集。

Iris数据集是一个经典的分类数据集，包含了150个样本，分为3类，每类有50个样本，每个样本有4个特征。

MNIST手写数字数据集是一个常用的图像分类数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一张28x28像素的手写数字图片。

在实验中，我们使用Python编程语言和Scikit-learn机器学习库进行实验。

对于Iris数据集，我们将数据集分为训练集和测试集，然后使用SVM算法进行训练和测试。

对于MNIST数据集，我们将数据集进行预处理，然后使用SVM算法进行训练和测试。

2. 实验数据在实验中，我们使用了Iris数据集和MNIST数据集作为实验数据。

Iris数据集是一个经典的分类数据集，包含了150个样本，分为3类，每类有50个样本，每个样本有4个特征。

MNIST手写数字数据集是一个常用的图像分类数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一张28x28像素的手写数字图片。

3. 实验结果在实验中，我们分别对Iris数据集和MNIST数据集进行了实验，得到了如下结果：对于Iris数据集，我们使用SVM算法进行分类，得到了如下结果：在训练集上的准确率为98%，在测试集上的准确率为96%。

对于MNIST数据集，我们使用SVM算法进行分类，得到了如下结果：在训练集上的准确率为98%，在测试集上的准确率为96%。

基于SVM的手写体数字识别的研究

２２基于我国邮政手写数字库的实验结果．中国邮政手写数字库比较大，同样的错误分按类我们对该库进行了实验，类错误率如表２所示。各表２在中国邮政数据库上的识别结果
２０３５０１５０．０．００．０．００５０５５０
多类分类器，对库进行预处理，提取特征后，并在输入ＳＶＭ多类分类器训练，后得到实验结果。最
１训练库与测试库的选取１样本来源．１
２１年３０１月第５总第２１期３期
内蒙古科技与经济
ＩｎｒＭｏｇｌｃｅｃｃｎｌｇｎｅｎｏｉＳｉｎｅＴｅｈｏｏｙ＆Ｅｃｎｍｙａｏｏ
Ｍａｃ１１ｒｈ２０Ｎｏ．ｏａ５ＴｔｌＮｏ．２３１
通用学习方法。由于支持向量 Biblioteka 能较好地解决有限
样本问题、型选择和过学习问题、线性和维数灾模非难问题、部极小问题等许多以往困扰很多机器学局习方法的实际问题，以成为近几年发展最快的研所究方向之一和国际上机器学习领域的研究热点。我们利用支持向量机对手写体数字识别的实现进行探讨。实验中所采用的数字库是中国邮政手写数字库和美国邮政－－数字库。先基于ＳＴ￣－首ＶＭ构造

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｍｅｈ，ｅｅａｉｇａｎｗＳｔｏｏｇｎｒｔｅＶＭｌｓｉｃｔｎａｏｔｍ．ａｅｎｔｉｔｏＩｄｓｇｅｏｌｔａｄｉｅｕｒｌｄｆｎｃａｓａｉｌｒｉｆｏｇｉｈＢｓｄｏｓｍｅｈｄ，ｅｉｄａｃｍｐｅｅｈｗｒｔｎｎｍｅａｈｎｎｔ
ｔｅｔｏｌｘｔｅｒｃｇｉｏｒｃｓｓｄｃａｅ．ｈｅｏｎｔｎｒｔａｅｃ５７．ｈｍｅｃｍｐｅｉｏｔｏｎｔｎｐｏｅｓｉｅｒｓｄｔｅｒｃｇｉｏａｅｃｎｒａｈ８．％ｉｙｆｈｅｉｅｉ
ｖｃｏｃｉｅｅｔｒｍａｈｎ
１背景介绍
的大规模推广，但该方法计算复杂度高，不利于实际推广。后
基于ＳＭ的分类是模式识别领域的热门研究方向，Ｖ近年来被广泛应用于手写体数字识别、网页分类和函数逼近等领域。传统的ＳＭ是针对两类分类提出的，Ｖ而现实世界中的绝大多数分类问题是多类分类模型，如手写体数字的识别是例
化为两类分类问题的方法，把该方法同ＰＡ（Ｃ主成分分析）和基于核方法的两类分类方法相结合，生成了一种新的ＳＭＶ多类分类算法。基于该方法，文中设计了完整的手写体数字识别算法，并使用手写体数字数据集对所提出的算法进行
了测试。结果表明，别全过程的时间复杂度有所降低，识识别率可达到８．％。５７
ｏｅｐｐｌｒｄｒｃｏ．ｈｓｐｐｒｄｓｒｂｓａｍｕｔｃａｓｃａｓｃｔｎｐｏｌｍｎｏａｃｔｇｒｌｓｆａｉｎｍｅｈｄ，ｈｆｔｏｕａｉｔｎＴｉａｅｅｃｉｅｌｌｓｌｓｉａｉｒｂｅｉｔａｅｏｙｔｃａｉｃｔｔｏｓｔｅｈｅｉｉｆｏｗｏｓｉｏ
ｒｃｇｉｏｇｒｍ，ｎｅｕｅｏａｄｒｔｉｔａｅｅｐｅｅｔｄａｇｒｈｅｓｄＴｅｒｓｔｓｏａ，ｅｏｎｔｎａｏｔａｄｔｓｆｎｗｉｅｄ￣Ｍｄｔｓｔｏｔｒｓｎｅｌｉｍｓｒｔｔ．ｈｅｕｓｈｗｔｔｉｌｉｈｈｈｔｎａｓｆｈｏｔｗｅｅｅｌｈ
（ｈｎｅｅｍｈＩｓｉｔｆＴＴｉａ３０４Ｃｈｎ）Ｔｅ２ｄＲｓａｔｕｅｏｎｔＣＥＣ，ａｙｎ００２，ｉｕａ
【ｂｔｃ】ＳＭ（ｕｐｒｖｃｒａｉ）ｏｍｌ — ｌｓｌｓｃｏｃｎｙａｅｅｔｒｒｏｉｎＡｓａｔＶｒｓｏｔｃｎｆｕｃｓｃｓｆａｎｓｎｅｅｔｅｒｔｌｏｐｔｎｃｎｉｐｔｅｏｍｈｅｒｔａａｉｔｉｉｒｓｈｆｄｆａｅｇｔｉｉｉｉｅｏ
【ｙｗｒｓｗｏｔｅｌｓｃｔｎｃｓｉｃｔｎｋｒｅｆｎｔｎＰＡ（ｐｎｉａｃｍｏｅｔａａｓ；ｕｐｒＫｅｏｄ】ｔｙｓｏｃｉａｏ；ｌｓａｏ；ｅｌｕｃｉ；Ｃｐｆａｆｉｓａｆｉｉｎｏｉｐｒｃｌｏｐｎｎｎｌｉｓｐｏｙｓ）ｔ
【关键词】两类分类；多类分类；函数；Ｃ（核ＰＡ主成分分析）支持向量机；【中图分类号】０４１２【文献标识码】Ｂ【文章编号】１７４９（０２００３一４６４— ９３２１）７－１１ｏ
ＳＶＭｕｌｉ— ｃａｓＣｌｓｉｃｔｏｎＡｌｏｉｈｍｎｄｉｓＡｐｐｌａｔｏｉＨａｄｗｒｔｅｍｅａｃｇｉｏＭｔ－ｌｓａｓｆａｉｉｇｒｔａｔｉｉｎｎｎｃｉｔｎＮｕｒｌＲｅｏｎｔｎｉ口Ｌｎ—ｆｎＩＹｕｅｇ，ＨＵＷｅｎ—ｐｎｉｇ
２１０２年第７期第３４卷总第２７期１
ＬＧＳＩＳＥＧＮＥＩＮＡＡＥＥＴＯＩＣＮＩＥＲＮＡＤＭＮＧＭＮＴＧ
物流工程与管理
设备设施
ｄｉ０３６／．ｓ．６４－９３２１．７０７ｏ：．９９ｊｉｎ１７４９．０２０．４１ｓ
ＳＭ多类分类算法及其在Ｖ手写体数字识别中的应用
口李云峰，胡文平
（中国电子科技集团公司第二研究所，山西太原００２）３０４
【摘
要】Ｖ（ＳＭ支持向量机）的多类分类是近年来模式识别领域的热门方向。文中描述了一种将多类分类问题转
Hale Waihona Puke ｍｔｉｌｈＣ（ｐｉｃｐｌｏｐｎｎａａｓｅｏｗｔｔＰＡｈｄｌｅｒｉａｃｍｏｅｔｎｙｉｎｌｓ）ａｄｔｏｌｓｌｓｃｔｎｂｓｄｏｅｎｌｅｈｏｂｎｄｗｔｅｎａａｉａｉａｅｎｋｒｅｍｔｏｉｃｍｉｅｉｔｗｃｓｃｓｆｏｉｄｓｈｈ