基于角度的變系數(shù)多分類支持向量機
關(guān)鍵詞：局部光滑 多分類支持向量機 基于角度的間隔最大分類框架
摘要：支持向量機作為機器學(xué)習(xí)中一個經(jīng)典的分類算法,一直廣受數(shù)據(jù)科學(xué)家的喜愛。無論是處理線性可分還是非線性可分?jǐn)?shù)據(jù),傳統(tǒng)的支持向量機能夠很好地解決二分類問題。針對給定的樣本,支持向量機通過最大化最小間隔得到最佳的決策分界面,從而實現(xiàn)對新樣本的類別預(yù)測。然而現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)更為復(fù)雜多樣,一方面數(shù)據(jù)的類別往往多于兩個,近年不乏有優(yōu)秀的多分類支持向量機算法出現(xiàn);另一方面不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)的特征集中可能存在相對特殊的變量(稱之為主變量,targeted variable),需要將其挑選出來并加以特殊處理,以保持主變量對最終分類結(jié)果的重要影響?？紤]這兩個方面,提出基于角度的變系數(shù)多分類支持向量機(TLAMSVM)模型以解決含有主變量的多分類問題。它使用具備更好幾何解釋能力的基于角度的間隔最大分類框架完成多分類,并引入變系數(shù)模型,通過選擇合適的局部光滑函數(shù)處理主變量對模型的影響。把基于角度的變系數(shù)多分類支持向量機分別應(yīng)用到模擬數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上。數(shù)值結(jié)果顯示,相比沒有使用變系數(shù)思想或基于角度的多分類框架的多分類支持向量機,TLAMSVM模型具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確度。
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