sVM分类器,选用“一对一”的多类识别方法,核函数选取径向基核函数
时间: 2023-12-13 09:27:04 浏览: 43
SVM分类器是一种常用的机器学习算法,常用于二分类和多分类任务。在多类识别问题中,有两种常见的方法:一对多和一对一。一对多方法将多类问题转化为多个二类问题,每个问题对应一个类别与其他类别的区分,最终将所有分类结果综合起来。一对一方法则将多类问题转化为多个二类问题,每个问题对应两个类别之间的区分,最终将所有二类问题的结果进行投票或加权求和得到最终的分类结果。
在本题中,我们选用“一对一”的多类识别方法,即针对每两个类别之间训练一个二分类器。对于N个类别,我们需要训练N*(N-1)/2个二分类器。对于每个二分类器,我们可以使用径向基核函数,它是一种常用的核函数,可以将数据映射到高维空间中进行分类。径向基核函数的公式如下:
K(x_i, x_j) = exp(-gamma * ||x_i - x_j||^2)
其中,x_i和x_j是两个样本的特征向量,||x_i - x_j||表示它们之间的欧几里得距离,gamma是一个超参数,控制着映射到高维空间中的样本分布。我们可以通过交叉验证来确定gamma的值。
综上所述,我们可以采用以下步骤来构建“一对一”的多类SVM分类器:
1. 对于N个类别,构建N*(N-1)/2个二分类器,每个分类器用于区分其中两个类别之间的差异。
2. 对于每个分类器,使用径向基核函数来将数据映射到高维空间中,进行分类。通过交叉验证来确定gamma的值。
3. 对于测试样本,将其输入到所有二分类器中进行分类,最终将所有分类结果进行投票或加权求和得到最终的分类结果。
需要注意的是,当N比较大时,采用“一对一”方法可能会导致分类器的数量非常庞大,训练时间和空间复杂度都会很高。在这种情况下,可以考虑使用其他的多类识别方法,如“一对多”方法或“多对多”方法。