一种高准确度多分类结构选择方法

来源：计算机工程与科学杂志2015年第9期北京时间：

作者：陈青锋1，秦拯1,何流2，陈麟3

单位：1.湖南大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 410082;2.武汉大学国际软件学院，湖北 武汉 430079;3.湖南省气象技术装备中心，湖南 长沙 410007）

摘要：支持向量机SVM是目前最流行的二分类算法之一。现实生活中数据集大多要求能够进行多分类，而有向无环图DAG方法是将SVM应用扩展到多分类的用得最多的方式之一,它调用分类器次数较少，执行速度快，但是由于有错误向下累积和分类偏向性等情况存在，会影响DAG分类结果的准确度。在使用DAGSVM的时候，对于k种类别有k！种不同的备选结构，根据数据集特性选择合适的DAG结构能够有效提高结果的准确度。提出使用估计准确度的方法，从备选结构中用穷举法选择出最高准确度估计值的DAG结构，以此作为测试集的结构进行分类。实验结果表明，相较其它方法，测试数据集采用该方法选择的DAG结构后的分类准确性得到显著提高，在对类别数量不太多的数据集进行多类分类时有较好的效果。

关键词：支持向量机,多分类,DAGSVM,结构选择,

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61472131,61272546）