کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
413003 | 679708 | 2009 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Adaptive binary tree for fast SVM multiclass classification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper presents an adaptive binary tree (ABT) to reduce the test computational complexity of multiclass support vector machine (SVM). It achieves a fast classification by: (1) reducing the number of binary SVMs for one classification by using separating planes of some binary SVMs to discriminate other binary problems; (2) selecting the binary SVMs with the fewest average number of support vectors (SVs). The average number of SVs is proposed to denote the computational complexity to exclude one class. Compared with five well-known methods, experiments on many benchmark data sets demonstrate our method can speed up the test phase while remain the high accuracy of SVMs.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 13–15, August 2009, Pages 3370–3375
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 13–15, August 2009, Pages 3370–3375
نویسندگان
Jin Chen, Cheng Wang, Runsheng Wang,