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本文介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析了其存在的问题及缺点。在有向无环图支持向量（DAG-SVMS）多类分类方法的基础上,提出了一种新的多类分类方法。该方法采用了最小超球体类包含作为层次分类依据。试验结果表明,采用该方法进行多类分类,跟已有的分类方法相比有更高的分类精度。
基于DAG-SVMS的SVM多类分类方法
【摘 要】
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本文介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法,分析了其存在的问题及缺点。在有向无环图支持向量（DAG-SVMS）多类分类方法的基础上,提出了一种新的多类分类方法。该方法采用了最
【机 构】
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华中科技大学数学系
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
：
2007年20期
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（60373090）,航天基金资助项目（02 1.3jw0504）
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