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公开(公告)号：CN118427697A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410460752.X
申请日：2024-04-17
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供一种基于无核双阱势支持向量机的多分类方法，涉及机器学习技术领域；本发明首先从三分类的角度出发，提出了一种基于无核双阱势支持向量机的新模型，克服基于核的支持向量机所带来的缺陷。将训练集划分为若干个具有三值标签的子数据集，使得模型可以扩展到多分类任务场景，改善传统分类策略出现的信息缺失和赢家通吃的问题。随后，本发明提出了软分类策略来处理投票过程中出现的平局问题，从而使模型在面对多分类任务时具有更好的分类准确率和鲁棒性。在公共数据集上进行的计算实验验证了所提出的模型优于核支持向量机模型和其他先进的多类分类模型。
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