基于模糊隶属度的改进双支持向量机

"一种改进的双支持向量机 (2012年) - 辽宁石油化工大学学报" 双支持向量机（Twin Support Vector Machine，简称TWSVM）是机器学习领域中支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的一个变体，其在处理模式分类任务时表现出比传统SVM更高的计算效率和较好的泛化能力。传统的SVM通过寻找一个最大边距超平面来划分数据，而双支持向量机则构建了两个非平行的最优超平面，这两个超平面之间的距离最大化，以此达到分类的目的。 然而，原始的双支持向量机存在一定的局限性，即它没有考虑到不同输入样本点可能对分类超平面的形成产生不同程度的影响。在某些复杂或非线性的实际问题中，这种忽视可能导致分类效果不佳。针对这一问题，文章提出了一种基于模糊隶属度的双支持向量机改进算法。 该改进算法的核心在于引入了基于距离的模糊隶属度函数。模糊隶属度理论允许样本点对多个类别具有不同程度的“属于”程度，而非传统的二元分类中的完全属于某一类。具体来说，算法根据样本点与超平面的距离来计算其模糊隶属度，距离越近的样本点被赋予更高的隶属度。这样，每个样本点都会被分配一个反映其与两类边界关系的模糊隶属度值。 通过这种方式，算法可以区分不同样本的重要性，使得分类过程更加灵活和适应性强。在构建超平面时，算法会根据这些模糊隶属度来优化决策边界，确保两个非平行的超平面能够更准确地捕捉数据分布的特性。最终，这个改进的双支持向量机用于二值分类，即判断样本点属于哪一类。 实验结果显示，这种改进的双支持向量机在分类性能上优于传统的双支持向量机，证明了模糊隶属度在解决分类问题中的优势。这种方法对于处理那些样本点影响力不均或者数据分布复杂的问题时，能提供更好的解决方案。 关键词：双支持向量机、模糊隶属度、模式分类 总结来看，本文提出的改进双支持向量机是一种融合了模糊逻辑和双支持向量机的新型分类方法，旨在解决原始双支持向量机忽视样本点差异的问题，提高分类精度和模型的适应性。这种创新的应用模糊理论的方法在实际问题中有着广泛的应用前景，尤其是在处理非线性和复杂数据集时。