关于支持向量数据描述算法在SVM多分类中新方法的研究论文.pdf

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本文探讨了一种新颖的支持向量数据描述(SVDD)算法应用于支持向量机(SVM)多分类问题的方法，旨在提升分类准确性和效率。通过创新性地优化SVDD框架，为解决复杂多类别的分类任务提供了新的视角和解决方案。提出了一种基于支持向量数据描述算法（SVDD）的多分类方法（S-MSSVM）。受SVDD的启发，该方法对每类样本建立一个超球来界定，但训练好的超球在所有情况下都是相交的。选择相交区域内的样本单独建立新的超球，并重复这一过程直到不再存在相交区域或区域内没有剩余样本为止。文中还提供了这种方法的时间复杂度分析，并通过实验验证了该方法具有相对较好的训练精度。

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关于支持向量数据描述算法在SVM多分类中新方法的研究论文.pdf

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本文探讨了一种新颖的支持向量数据描述(SVDD)算法应用于支持向量机(SVM)多分类问题的方法，旨在提升分类准确性和效率。通过创新性地优化SVDD框架，为解决复杂多类别的分类任务提供了新的视角和解决方案。提出了一种基于支持向量数据描述算法（SVDD）的多分类方法（S-MSSVM）。受SVDD的启发，该方法对每类样本建立一个超球来界定，但训练好的超球在所有情况下都是相交的。选择相交区域内的样本单独建立新的超球，并重复这一过程直到不再存在相交区域或区域内没有剩余样本为止。文中还提供了这种方法的时间复杂度分析，并通过实验验证了该方法具有相对较好的训练精度。

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