一種基于svm分類的多類識別方法及應用

發(fā)布時間:2024-03-15
支持向量機是借助于最優(yōu)化方法解決機器學習問題的新工具,它主要應用于解決兩類分類問題。在兩類分類的基礎上介紹了一種基于svm的多類分類算法——一對一分類法,并將其用于中國茶葉的分類。以31個中國茶葉樣品為試驗材料,隨機抽取8個茶葉樣品為待測樣品,其余的23個茶葉樣品組成訓練集。利用一對一分類法建立關于訓練集的多類分類模型,把待測茶葉樣品分為3類,預測結(jié)果顯示茶葉識別完全正確;而用層次聚類法對預測樣品分類,識別正確率只有87.5%。由此表明一對一多類分類方法在農(nóng)業(yè)與生物科學研究領域的多類識別問題上將有很好的應用前景。完成機構:[1]中國農(nóng)業(yè)大學理學院,北京100094 [2]中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院,北京100094
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