基于模糊核聚类的多类支持向量机

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1、第６１卷第２期化工学报Ｖｏｌ．６１Ｎｏ．２２０１０年２月ＣＩＥＳＣＪｏｕｒｎａｌＦｅｂｒｕａｒｙ２０１０檭殐檭檭檭檭殐檭檭研究论文檭基于模糊核聚类的多类支持向量机檭殐檭檭檭檭殐檭曹巍１，２，赵英凯２，高世伟１（１中国石油兰州石化自动化研究院，甘肃兰州７３００６０；２南京工业大学自动化学院，江苏南京２１０００９）摘要：传统的支持向量机是基于两类问题提出的，如何将其有效地推广至多类问题仍是一个值得研究的问题。本文在比较常用的几种多类支持向量机分类算法基础上，提出了一种基于模糊核聚类的多类支持向量机分类方法。

2、支持向量机的分类精度和分类速度取决于树结构，新方法利用模糊核聚类生成模糊类，并结合基于二叉树的多类支持向量机分类算法实现多类分类。实验结果表明，该方法是一种效率更高、分类更准确的多类支持向量机分类算法。关键词：支持向量机；多类分类；模糊核；二叉树中图分类号：ＴＰ１８１文献标识码：Ａ文章编号：０４３８－１１５７（２０１０）０２－０４２０－０５犕狌犾狋犻犮犾犪狊狊狊狌狆狆狅狉狋狏犲犮狋狅狉犿犪犮犺犻狀犲狊犫犪狊犲犱狅狀犳狌狕狕狔犽犲狉狀犲犾犮犾狌狊狋犲狉１，２，犣犎犃犗犢犻狀犵犽犪犻２，犌犃犗犛犺犻狑犲犻

3、１犆犃犗犠犲犻（１犃狌狋狅犿犪狋犻狅狀犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犔犪狀狕犺狅狌犘犲狋狉狅犮犺犲犿犻犮犪犾犆狅犿狆犪狀狔，犘犲狋狉狅犆犺犻狀犪，犔犪狀狕犺狅狌７３００６０，犌犪狀狊狌，犆犺犻狀犪；２犛犮犺狅狅犾狅犳犃狌狋狅犿犪狋犻狅狀，犖犪狀犼犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犖犪狀犼犻狀犵２１０００９，犑犻犪狀犵狊狌，犆犺犻狀犪）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ（ＳＶＭ）ｉｓｏｒｉｇｉｎａｌｌｙｄｅｓｉｇｎｅｄｆｏｒｂｉｎａｒｙｃｌａｓｓｉ

4、ｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｈｏｗｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｘｔｅｎｄｉｔｔｏｍｕｌｔｉｃｌａｓｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｗｏｒｔｈｙｔｏｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｍｐａｒｅｄｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓｆｏｒｍｕｌｔｉｃｌａｓｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄａｍｕｌｔｉｃｌａｓｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｋｅｒｎｅｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｃｌａｓｓｉ

5、ｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｐｅｅｄｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｄｅｐｅｎｄｅｄｏｎｔｈｅｔｒｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｔｈｉｓｍｕｌｔｉｃｌａｓｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｕｓｅｄｆｕｚｚｙｋｅｒｎｅｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｇｅｎｅｒａｔｅｄｆｕｚｚｙｃｌａｓｓ，ａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｕｌｔｉｃｌａｓｓＳＶＭｂａｓｅｄｏｎｂｉｎａｒｙｔｒｅｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｍ

6、ｕｌｔｉｃｌａｓｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｗａｓｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄａｃｃｕｒａｔｅ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ；ｍｕｌｔｉｃｌａｓｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｆｕｚｚｙｋｅｒｎｅｌ；ｂｉｎａｒｙｔｒｅｅ助于最优化方法解决机器学习问题的新工具，它是引言结构风险最小化方法的近似实现。通过学习，机器学习是现代智能技术中十分重要的研究领ＳＶＭ可以自动寻找那些对

7、分类有较好区分能力的域，它通过对已知数据的学习，找到数据内在的相支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类之间互依赖关系，从而获得对未知数据预测和对其性质的间隔，具有较好的推广能力和较高的分类准确［１］［３４］的判断能力。支持向量机（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａ率。ＳＶＭ在化工领域也有非常广泛的应用。［２］ｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）是数据挖掘中的一项新技术，是借ＳＶＭ本身是一个两类分类算法，如何将其推广到２００９－１０－２０收到初稿，２００９－１０－２８收到修改稿。犚犲犮犲犻狏犲犱犱犪狋犲：２００９－１０

8、－２０．联系人及第一作者：曹巍（１９６６—），男，硕士，教授级高工。犆狅狉狉犲狊狆狅狀犱犻狀犵犪狌狋犺狅狉：ＣＡＯＷｅｉ，ｃａｏｗｌｓ＠ｐｅｔｒｏｃｈｉｎａ．ｃｏｍ．ｃｎ基金项目：国家高技术研究发展计划项目（２００６ＡＡ０４０３０９）。犉狅狌狀犱犪狋犻狅狀犻狋犲犿：ｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＨｉｇｈｔｅｃｈＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ（２００６ＡＡ０４０３０９）．第２期曹巍等：基于模糊核聚类