【摘 要】
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分类问题是实际应用中普遍存在的问题,快速发展的信息技术对其理论研究中提出了许多新的难题,支持向量机根据有限样本信息寻求最佳方式,支持向量机具有广泛化能力强,收敛全局
【基金项目】
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2018年度湖北省教育厅科学技术研究项目,项目名称:支持向量机分类在乳腺癌电阻抗特性诊断中的应用研究;(项目编号:B2018488),项目负责人:汪慧玲
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分类问题是实际应用中普遍存在的问题,快速发展的信息技术对其理论研究中提出了许多新的难题,支持向量机根据有限样本信息寻求最佳方式,支持向量机具有广泛化能力强,收敛全局最优等优点,较好地解决了传统算法易出现局部极值等难题,成为机器学习领域中的研究热点。本文提出基于Smote与核函数修改结合的算法,研究了基于二叉树支持向量机的多分类问题,重点讨论了核函数SVM的基本构造问题,提出基于混合函数的分类方法,取得了良好的效果。
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