计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (5): 177-179.
官 理1,祖 峰2,唐文胜1
GUAN Li1,ZU Feng2,TANG Wen-sheng1
摘要: 研究了支持向量机多类算法DAGSVM(Direct Acyclic Graph SVM)的速度优势,提出了结合DAGSVM和简化支持向量技术的一种快速支持向量机多类分类方法。该方法一方面减少了一次分类所需的两类支持向量机的数量,另一方面减少了支持向量的数量。实验采用UCI和Statlog数据库的多类数据,并和四种多类方法进行比较,结果表明该方法能有效地加快分类速度。