摘要: 该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。
钟 波,刘兆科. 基于偏最小二乘的支持向量机多分类方法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(17): 174-175.
ZHONG Bo,LIU Zhao-ke. Support Vector Machine multi-classified method based on partial least-squares[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(17): 174-175.