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在分析OvA多类分类方法及基于SVM的多分类器的不足的基础上,提出一种基于可行域解析中心的多类分类器MACM.由于该分类器对应可行域解析中心且无需重复构造k个两类分类器,因此它解决了OvA方法计算量大及分类速度低问题,同时也克服了基于SVM的分类器在可行域不对称或狭长时,泛化能力明显降低问题.实验结果验证了上述观点,证明了MACM的有效性.