基于类内超平面的模糊支持向量机_张桂香

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支持向量机原理与应用

支持向量机原理与应用支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，其基本思想是通过寻找最优超平面将数据分成两类。

在这篇文章中，我们将深入探讨支持向量机的原理和应用。

一、支持向量机的原理支持向量机通过最大化间隔超平面来分类数据。

间隔是定义为支持向量（也就是最靠近分类边界的数据点）之间的距离。

因此，我们的目标是找到一个最优的超平面使得此间隔最大。

在二维空间中，最大间隔超平面是一条直线。

在高维空间中，最大间隔超平面是一个超平面。

这个超平面定义为：w\cdot x-b=0其中，w是一个向量，x是样本空间中的向量，b是偏差。

支持向量机的目标是找到一个可以将训练样本分成两个类别的最大间隔超平面，并且使得间隔为M（M是最大间隔）。

二、支持向量机的应用支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。

这里我们将讨论支持向量机在分类问题中的应用。

1. 图像分类支持向量机在图像分类中的应用非常广泛。

通过将图像转换为特征向量，可以用支持向量机实现图像分类。

支持向量机特别适用于图像分类，因为它可以处理高维特征空间。

2. 自然语言处理支持向量机可以通过文本分类实现在自然语言处理中的应用。

支持向量机可以学习在给定文本语料库中的所有文档的特定类别的模式（如“金融”或“体育”）。

3. 生物信息学支持向量机在生物信息学中的应用非常广泛。

生物信息学家可以使用支持向量机分类DNA，RNA和蛋白质序列。

4. 金融支持向量机在金融中的应用也很广泛。

通过识别是否存在欺诈行为，可以使用支持向量机实现信用评估。

三、总结在这篇文章中，我们深入探讨了支持向量机的原理和应用。

通过理解支持向量机的原理，我们可以更好地了解如何使用它解决分类问题。

在应用方面，支持向量机广泛应用于各种领域，包括图像分类、自然语言处理、生物信息学和金融等。

因此，支持向量机是一种非常有用的机器学习算法，对于了解它的原理和应用非常重要。

模糊与双重正则化支持向量机的研究及应用

模糊与双重正则化支持向量机的研究及应用模糊与双重正则化支持向量机的研究及应用引言随着机器学习和模式识别领域的快速发展，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）被广泛应用于文本分类、图像识别、生物信息学等众多领域。

然而，传统的SVM在处理具有模糊性和噪声的数据时存在一定的局限性。

为了解决这些问题，研究者们提出了模糊与双重正则化支持向量机方法，以提高对模糊数据的分类准确性和鲁棒性。

一、模糊支持向量机的研究进展1. 模糊理论简介模糊理论是处理模糊性问题的数学工具。

通过利用隶属度函数将事物的模糊性量化，模糊理论可以更好地处理具有不确定性的数据。

在支持向量机中引入模糊理论可以更好地适应现实世界中存在的模糊数据。

2. 模糊支持向量机方法模糊支持向量机是将模糊理论与支持向量机结合的一种方法。

它通过对样本的隶属度进行描述，为每个样本分配一个隶属度值，从而对模糊性进行建模。

在训练分类器时，模糊支持向量机考虑样本的模糊性，使得分类器更适应模糊数据的特点。

3. 模糊支持向量机的应用模糊支持向量机广泛应用于模式识别、遥感图像分类、医学图像分析等领域。

例如，在遥感图像分类中，由于遥感图像中存在大量的模糊边界和噪声，传统的支持向量机往往不能有效分类。

而模糊支持向量机通过引入模糊理论，可以更准确地划分图像中的目标和背景。

二、双重正则化支持向量机的研究进展1. 正则化的作用正则化是对模型复杂度进行惩罚，可以有效防止过拟合，并提高模型的泛化能力。

传统的支持向量机通常采用Tikhonov正则化方法，但在处理具有复杂特征和大规模数据集时，效果可能不尽如人意。

2. 双重正则化支持向量机方法为了克服传统支持向量机的局限性，研究者们提出了双重正则化支持向量机方法。

该方法在传统支持向量机的基础上引入额外的正则化项，有效地控制模型的复杂度，并提高对噪声和模糊数据的鲁棒性。

3. 双重正则化支持向量机的应用双重正则化支持向量机被广泛应用于图像处理、金融风控、生物信息学等领域。

基于超像素的快速模糊聚类算法(sffcm)原理

基于超像素的快速模糊聚类算法（SFFCM）是一种新型的图像处理算法，它能够利用超像素技术对图像进行快速模糊和聚类处理。

本文将介绍SFFCM算法的原理及其在图像处理中的应用。

一、算法原理1. 超像素分割SFFCM算法首先利用超像素分割技术将输入的图像分割成多个相似的区域，每个区域称为一个超像素。

超像素分割技术能够将图像中相似的像素点相连并合并成一个超像素，从而减少图像的复杂度，提高后续处理的效率。

2. 模糊处理接下来，SFFCM算法对每个超像素进行模糊处理，以减少图像中的噪声和细节，从而使图像更加平滑和清晰。

模糊处理可以采用高斯模糊、均值模糊等常见的模糊算法，也可以根据具体应用场景选择合适的模糊方法。

3. 聚类分析在模糊处理完成后，SFFCM算法利用聚类分析技术对模糊后的超像素进行分组，将相似的超像素归为同一类别，从而实现图像的聚类处理。

聚类分析可以采用K均值聚类、谱聚类等经典的聚类算法，也可以根据实际需求选择合适的聚类方法。

4. 参数优化SFFCM算法对聚类结果进行参数优化，以提高图像聚类的准确度和稳定性。

参数优化包括调整聚类算法的参数、优化超像素分割的参数等，旨在使SFFCM算法的性能达到最优。

二、应用案例1. 图像分割SFFCM算法可应用于图像分割中，通过超像素分割和聚类分析，将输入的图像分割成多个具有相似特征的区域，为图像分析和识别提供便利。

2. 图像增强SFFCM算法能够对图像进行模糊处理和聚类分析，使图像变得更加清晰和平滑，适用于图像增强和美化。

3. 图像检索通过SFFCM算法对图像进行聚类处理，可以将相似的图像归为同一类别，提高图像检索的准确度和效率。

4. 图像压缩SFFCM算法可以在图像压缩中起到优化图像质量的作用，通过模糊处理和聚类分析，降低图像的复杂度和信息量，从而实现更高效的图像压缩。

通过以上对SFFCM算法原理及应用案例的介绍，可以看出SFFCM算法在图像处理领域具有广泛的应用前景，能够为图像分割、图像增强、图像检索、图像压缩等方面提供有效的解决方案。

基于类内超平面的模糊支持向量机

到超平面距离的隶属度函数设计方法。该方法降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖，提高模糊支持向量机的泛化能力。最后数值实验表明，与传统的支持向量机和现有的３不同隶属度函数的模糊支持向量机相比，隶属度函数可达到最种新
ＺＨＡＮＧｉｉｎＦｎ，ＤＵｅ，ＬＵａ — ａｇＧｕ－ａｇ，ｘＥＩＬａＺｈＩＳｎｙｎ２
（．ｏｕｉｅｔｅｔｆｉｇｄｃｔｎｅａｎｖｒｉｆｉａｃｄｃｎｍｉ，ｈｎｚｏ００ｈｎ；１ＣｍｐｔｇＣｎｒｏＥｃｙｎｕａｉ，ＨｎｎｉｅｓｙｏｎｎｅｎｏｏｃＺｅｇｈｕ４０３ｉａｎｅｆｌｒｉＥｏＵｔＦａＥｓ５Ｃ
维普资讯
２第２卷第ｌ期９
ＶＯ．１２９ＮＯ１．２
计算机工程与设计
ＣｏｕｅｇｎｅｎｎｓｇｍｐｔｒＥｎｉｅｒｇａｄＤｅｉｎｉ
２０年６０８月
Ｊｎ０８ｕｅ２０
ａｉｔｆＦＶＭｍｐｏｅ，ｗｈｌｅｄｐｎｅｃｎｔｅｇｏｔｃｓａｅｏｍｐｅｄｔｅｕｅ．ＮｕｅｃｌｘｅｍｅｔｈｗｂｌｙｏＳｉｉｉｒｖｄｓｉｔｅｅｄｎｅｏｅｍｅｒｈｐｆｓｅｈｈｉａｌａａｉｒｄｃｄｓｍｒａｐｒｉｅｉｎｓｓｏｔａ，ｃｍｐｒｄｗｉｅｔａｉｏａＶＭｄｔｒｅｆｚｙＳｈｔｏａｅｔｔｄｔｎｌｈｈｒｉＳｎａｅｚＶＭｔｉｅｅｔｍｂｒｈｐｆｎｔｎ，ｔｅｎｗｍｂｒｈｐｆｎｔｎｈｓｈｕｗｉｄｆｒｎｈｍｅｅｉｃｉｓｈｅｍｅｅｉｃｉａｓｕｏｓｕｏｂａｒｌｓｉｃｔｎａｃｒｃｄｈｇｅｐｅ．ｅｅａｓｆａｉｃｕａｙａｉｈｒｓｅｄｃｉｏｎ

支持向量机在图像识别中的应用

支持向量机在图像识别中的应用一、引言随着计算机技术的快速发展，图像处理技术也在不断提高。

图像识别起初被用于军事和政府领域，但现在被广泛应用于各种行业。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种利用统计学习理论来进行分类和回归分析的算法。

本文将探讨支持向量机在图像识别中的应用。

二、支持向量机概述支持向量机是一种用于二元分离和回归问题的学习算法。

其核心是求出一个最佳决策超平面，将不同的样本分开。

在支持向量机中，超平面被定义为一个向量集和一个常数项的线性组合，如下所示：f(x) = w * x + b其中w为权重向量，b为偏置项，x为样本特征向量。

支持向量机通过对于样本的标签来刻画决策面，即分割超平面，使得具有不同标签的样本被分在超平面的两侧，并且能够尽可能地增大两类样本之间的距离。

这个距离被称为“间隔”。

支持向量机的目标是找到一个能够将数据正确分开的超平面，并且使得这个超平面的间隔最大，即最大间隔。

三、支持向量机在图像识别中的应用1. 人脸识别支持向量机在人脸识别中的应用较为广泛。

针对大量人脸数据，可以使用支持向量机进行分类和训练。

支持向量机优越的分类功能和良好的泛化能力使得其成为人脸识别的有效算法之一。

对于特定的人脸，支持向量机可以计算出对应的特征向量，然后将该向量输入分类器进行识别。

2. 图像分类支持向量机也可以用于图像分类。

在图像分类任务中，支持向量机的目标是将数据分为不同的类别。

例如，可以使用支持向量机将数字、字母或物品的图像分类。

支持向量机可以根据图像中像素的灰度值来确定类别，或者根据像素中的局部特征来确定类别。

3. 目标检测支持向量机也可以用于目标检测。

在目标检测任务中，支持向量机的目标是确定图像中是否存在目标区域。

支持向量机对于正确识别物体的形状和大小具有良好的鲁棒性和准确性，使其成为目标检测的理想工具之一。

4. 图像分割支持向量机还可以用于图像分割。

图像分割是将图像分成多个区域以便更好地分析和处理图像。

东北大学本科毕业设计论文《基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究》

ABSTRACT
With electricity demand growth and technology progress, power grid has become larger and more complex. Due to the formation of large power grids, the quality of electricity supply and electric security improves, also, resources complementary has been strengthened. Once fault occurs, however, it will spread to a wider area with a faster speed. For these merits, this study focuses on the fault diagnosis for power network based on support vector machine. By analyzing relative literatures and building a simulation model, this thesis finishes the analyzing of fault waveforms and harmonic distribution, and studies fault characteristics from the perspective of signal synthesis. To extract fault features submerged in original fault data, this thesis deeply studies the fuzzy processing method, the value detection of instantaneous current and the common fault feature extraction method based on wavelet singular entropy. For the error-prone of instantaneous current detection, fuzzing set ideas is drew to optimize the training samples and by modifying diagnostic strategies, the shortcoming is overcame. To reduce the elapsed time of the common fault feature extraction method based on wavelet singular entropy, a new fault feature combination is proposed by comparing the method with instantaneous current detection. This new combination can inspect faults rapidly when current has a sharp rise such as no- load line closing serious short circuit and improve the diagnostic accuracy when fault current rise is more gentle by taking advantage of wavelet transform which has a wealth of information. Under the condition that the fault features are extracted entirely, artifirt vector machine are used to diagnose power network faults. On one hand, a comparison of the two methods and a study on kernels, multi-class classification methods and SVM training algorithms are carried out. On the other hand, for a figurative expression of the diagnostic results, two dimensions are constructed from the training samples and a twodimensional optimal hyperplane is established by analyzing simulation system structure and data characteristics. Finally, by analyzing the spatial distribution of sample points, the three-dimensional optimal hyperplane is explored. －III－

模糊支持向量机

据。
模糊隶属度函数
通过定义隶属度函数，将每个数据点属于某个类别的程度进行量化，从而在分类过程中考
虑了数据的模糊性。
模糊参数调整
根据实际问题和数据特性，调整模糊参数，以获得最佳的分
类效果。
确定隶属度函数
线性函数
对于线性可分的数据集，可以选择线性函数作为隶属度函数，使得计算相对简单。
高斯函数
对于非线性可分的数据集，可以选择高斯函数作为隶属度函数，以更好地描述数据的分布特性。
糊性。
模糊隶属度
模糊隶属度是用来描述元素属于某个模糊集合的程度，它是一个介于 0和1之间的实数。
模糊逻辑运算
模糊逻辑运算是对传统逻辑运算的扩展，它包括与、或、非等基本逻辑运算，以及更复杂的复合运算。
支持向量机理论基础
二分类问题
支持向量机是一种用于解决二分类问题的机器学习算法，它通过找到一个超平面将不同类别的样本分开。
模糊支持向量机
模糊支持向量机通过引入模糊逻辑的概念，对支持向量机进行改进，以处理不确定性和噪声数据。
比较
与神经网络算法相比，模糊支持向量机具有更强的泛化能力，并且训练时间更短。此外，模糊支持向量机还具有更好的可解
释性，能够提供更清晰的决策规则。
与贝叶斯分类器的比较
贝叶斯分类器
贝叶斯分类器是一种基于概率的分类方法，通过计算每个类别的条件概率来做出决策。
网络安全
在网络入侵检测中，模糊支持向量机可以识别异常流量和恶意行为。
故障诊断
在工业生产中，模糊支持向量机可用于检测设备故障和异常情况。
其他应用场景
1 2
多标签分类
在多标签分类问题中，模糊支持向量机可以同时处理多个标签的分类任务。

支持向量机的应用实例

支持向量机的应用实例一、介绍支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。

SVM的基本思想是将数据映射到高维空间中，然后在高维空间中寻找一个超平面，使得该超平面能够最大化分类边界的间隔。

SVM在处理高维数据和小样本数据时表现出色，因此被广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学等领域。

二、支持向量机的应用实例1. 图像识别图像识别是支持向量机最常见的应用之一。

例如，在人脸识别中，我们可以将每张人脸图像表示为一个特征向量，并使用SVM对这些特征向量进行分类。

通过训练SVM模型，我们可以实现高精度的人脸识别。

2. 文本分类文本分类也是SVM常见的应用之一。

例如，在垃圾邮件过滤中，我们可以将每个邮件表示为一个特征向量，并使用SVM对这些特征向量进行分类。

通过训练SVM模型，我们可以实现高效准确地垃圾邮件过滤。

3. 生物信息学生物信息学是一个复杂的领域，需要处理大量的数据。

SVM可以用于生物信息学中的多个任务，如基因表达数据分析、蛋白质结构预测等。

例如，在蛋白质结构预测中，我们可以将每个氨基酸表示为一个特征向量，并使用SVM对这些特征向量进行分类。

通过训练SVM模型，我们可以实现高效准确地蛋白质结构预测。

4. 金融风险管理金融风险管理是一个重要的应用领域，需要对大量的金融数据进行分类和预测。

SVM可以用于金融风险管理中的多个任务，如信用评级、股票价格预测等。

例如，在信用评级中，我们可以将每个客户表示为一个特征向量，并使用SVM对这些特征向量进行分类。

通过训练SVM模型，我们可以实现高效准确地信用评级。

三、支持向量机的优缺点1. 优点：（1）在处理高维数据和小样本数据时表现出色；（2）具有较好的泛化能力；（3）能够处理非线性问题。

2. 缺点：（1）对于大规模数据集训练时间较长；（2）对参数敏感，需要进行参数调整；（3）对于噪声和异常值敏感。

基于类内超平面的改进模糊支持向量机

ｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｔｏｎｏｉｓｅｓａｎｄｏｕｔｌｉｅｒｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｉｔｓｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｗｏｕｌｄｂｅｒｅｄｕｃｅｄ
关键词
中图分类号
支持向量机
ＴＰ３０１
模糊支持向量机
文献标识码
隶属度函数
ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ — ３８６ｘ．２０１３．０５．０２４
ＡＮＩＭＰＲｏＶＥＤＦＵＺＺＹＳＵＰＰｏＲＴＶＥＣＴｏＲＭＡＣＨＩＮＥＢＡＳＥＤｏＮＩＮＴＲＡ．ＣＬＡＳＳＨＹＰＥＲＰＬＡＮＥ
ＸｕＣｕｉｙｕｎＹｅＮｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ⅳ ｎｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｗｅｎｉ￣，ｎｇ２１００３７，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｙｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＦＳＶＭ）ｗｉｔｈｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｅｄｏｎｃｌａｓｓｃｅｎｔｒｅｂａｓｉｓｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅｔｈｅ

基于模糊支持向量机的多分类算法研究

第 3 步计算 dm ax , dm in N dmax = m ax ( d i_average | xi ∈ R )
N dm in = m in ( d i_average | x i ∈ R ) 第 4步计算模糊隶属度 μ( xi )
(8)
μ( x i ) = 1 - ( 1 - θ )
i j i j i j
n
收稿日期 : 2008 - 01 - 18; 修回日期 : 2008 - 04 - 08。基金项目 : 北京市教委科技发展计划项目 ( K M200610028015) ; 国家自然科学基金资助项目 ( 60773130) 。作者简介 : 张钊 ( 1982 - ) ,男 ,北京人 ,硕士研究生 ,主要研究方向 : W eb 挖掘、聚类算法 ; 费一楠 ( 1981 - ) , 女 (满族 ) , 北京人 , 硕士 , 主要研究方向 : 聚类算法 ; 宋麟 ( 1983 - ) ,男 ,北京人 ,硕士研究生 ,主要研究方向 : W eb 挖掘、聚类算法 ; 王锁柱 ( 1964 - ) , 男 , 山西灵石人 , 教授 , 博士 ,主要研究方向 : W eb 挖掘、电子政务。
0 引言
支持向量机 ( SVM ) [ 1 ]是一种新的机器学习方法 ,因为它采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则 , 使其能较好解决小样本学习的问题 ; 又因为它采用了核函数思想 , 把非线性空间的问题转换到线性空间 , 这样就大大降低了算法的复杂度。正是由于其完备的理论基础和出色的学习性能 ,该方法已成为机器学习界的研究热点 ,并在很多领域都得到了成功的应用。标准的支持向量机方法最初是针对二类别的分类而提出的 ,如何将其推广到多类别分类仍是当前支持向量机研究的重要内容之一。文献 [ 2 ]对 C&S 算法、 1 2a2r (1 2against2rest)算法 , 1 2a 2 1 ( 1 2against2 1 ) 算法和 DDAGSVM ( directed acyclicraph SVM ) 算法等主要支持向量机多类分类算法进行了比较和总结 , 指出了这四种算法的存在的问题 , 如 : C&S 算法计算复杂度较大、训练时间较长 , 1 2a 2r 算法和 1 2a 2 1 算法有可能存在测试样本同时属于多类或不属于任何一类的区域 , DDAGSVM 算法对根节点的选择直接影响最终的分类效果 ,从而导致了分类结果的不确定性。文献 [ 3 ]提出了一种新的基于二叉树的支持向量机多分类算法 (BTSVM ) ,该算法在一定程度上克服了上述算法的缺点 , 有较好的分类效果和分类效率。然而 , 该算法的抗干扰能力较差 ,对训练数据的要求较高。

基于类内超平面距离度量模糊支持向量机的语音情感识别

关键词：语音情感识别；模糊支持向量机；隶属度函数；孤立点；类内超平面；精确识别
中图分类号：TN912.34⁃34；TP181
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X（2018）16⁃0163⁃05
Speech emotion recognition based on fuzzy support vector machine and measurement of distance to intra⁃class hyperplane
究，设计一种新的基于样本到类内超平面距离的隶属度函数，并基于该隶属度函数优化了模糊支持向量机分类超平面，从而
提高了支持向量机的抗噪性和泛化能力。在多种情感语音库上进行实验仿真测试，结果表明，所提出的方法能够有效利用
样本间的紧密度、边界样本点和过样本类中心的超平面来构造最优超平面，从而提高语音情感识别的准确率。
语音信号的情感识别方法有很多，常用的情感分析方法有混合高斯模型法（GMM）、隐马尔科夫模型法
收稿日期：2017⁃11⁃03
修回日期：2018⁃01⁃04
基金项目：国家自然科学基金资助项目（61371193）
Project Supported by National Natural Science Foundation of
ZHANG Bo，ZHANG Xueying，CHEN Guijun，SUN Ying
（School of Information and Computer，Taiyuan University of Technology，Jinzhong 030600，China）
Abstract：In the intelligent human⁃machine interaction system，speech emotion recognition is one of the current research hotspots. The support vector machine method is widely used in speech emotion recognition，but it has problems of noises and wild value sensitiveness，resulting in difficulty of accurate identification. Therefore，a novel membership function based on the distance from samples to the intra ⁃ class hyperplane is designed by means of the in ⁃ depth study of the membership function， based on which the classification hyperplane is optimized by using the fuzzy support vector machine，so as to improve the anti⁃ noise and generalization capabilities of the support vector machine. An experiment and simulation test were carried out by using various emotion speech libraries. The experimental results show that the proposed method can effectively utilize the sample com ⁃ pactness，boundary sample points，and the hyperplane passing through the center of the sample class to construct the optimal hy⁃ perplane，which can improve the accuracy of speech emotion recognition.

支持向量机求超平面例题

支持向量机求超平面例题
一、支持向量机概述
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种经典的二分类机器学习算法。

它通过在特征空间中寻找一个最优超平面，使得两个类别之间的距离（即几何间隔）最大化，从而实现分类任务。

二、支持向量机求解超平面原理
支持向量机求解超平面的过程，实际上就是寻找一个最优超平面，使得两类样本到超平面的几何间隔最大化。

通过最大化间隔，可以使分类效果更加稳定和可靠。

三、支持向量机求超平面例题解析
以下将通过一个具体的例子，详细说明如何使用支持向量机求解超平面。

假设我们有两类样本，分别是：
正例样本：x1 = (1, 2), x2 = (3, 4), x3 = (5, 6)
负例样本：x4 = (7, 8), x5 = (9, 10), x6 = (11, 12)
我们将使用支持向量机对这些样本进行分类。

四、求解过程详解
1.数据预处理：将样本数据映射到高维空间，寻找合适的特征值和核函数。

2.计算拉格朗日乘子：根据样本数据和分类超平面的条件，求解拉格朗日乘子。

3.求解最优超平面：根据拉格朗日乘子，求解最优超平面及其对应的支持
向量。

4.分类预测：利用最优超平面对新的样本进行分类预测。

五、案例总结与启示
通过这个例子，我们可以了解到支持向量机在解决超平面问题时的基本步骤和方法。

在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的核函数和特征值，以获得更好的分类效果。

一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法

一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法赵小强;张露【摘要】针对模糊支持向量机(FSVM)应用于数据挖掘分类中存在对大样本集训练速度及分类速度慢的缺点,提出一种改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法.该算法首先预选有效的候选支持向量缩减训练样本集的规模提高训练速度;其次提出一种新的模糊隶属度函数,增强支持向量对构建模糊支持向量机最优分类超平面的作用,并用经过预选的训练样本集进行训练FSVM得到支持向量集;最后,运用粒子群优化算法选择最优支持向量子集,使用平均分类误差作为适应度函数,最终粒子输出时,将样本隶属度与设定阈值相比较,选择出支持向量集中相对较大隶属度的样本作为新的支持向量,提高分类速度.实验结果表明,该算法在不损失分类精度的情况下,提高了模糊支持向量机的训练速度和分类速度.%Aimed at the defect in application of fuzzy support vector machine to data mining classification such as slow training and classifying speed of big sample set,a classification algorithm for data mining is presented.with improved fuzzy support vector machine.In this algorithm,an effective candidate support vector is preselected first to reduce the scale of training sample set and improve the training speed.Then,a novel fuzzy membership function is presented to ernhance the function of support vector in building on optimal classification super-plane of fuzzy support vector machine and the latter is trained with the preselected training sample set to get support vector set.Finally,particle swarm optimization algorithm is used to select optimum support vector sub set,average classification error is taken as the fitness function.When the last particle is released,the membership of samples iscompared with the given threshold value and the sample in support vector set with larger membership is taken as new support vector to improve the classification speed.Experimental result shows that the presented algorithm will improvethe tra,ining speed and classification speed of the fuzzy support vector machine without deterioration of its classification accuracy.【期刊名称】《兰州理工大学学报》【年(卷),期】2017(043)005【总页数】6页(P94-99)【关键词】数据挖掘;分类算法;模糊支持向量机;粒子群优化【作者】赵小强;张露【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TP274目前，训练速度和分类速度较慢是限制SVM应用的主要因素.针对FSVM训练速度慢的问题，张恒等[6]提出了一种改进的基于密度聚类的模糊支持向量机，该方法通过DBSCAN密度聚类将原数据集中对分类贡献较小的中心样本进行剔除，用剩余样本作为支持向量对模糊支持向量机进行训练提高训练速度；翟俊海等[7]提出了一种基于概率神经网络和K-L散度的FSVM样例选择算法，该算法将训练集分解为N+1个子集，并对这些子集分别训练概率神经网络，选择其中N个概率神经网络组成委员会对剩余子集进行类别判别，通过多次迭代对所有样本都进行分类，最终运用K-L散度选择出不确定性较高的样本作为支持向量实现了对训练样本的缩减，最终用选择出的样本训练FSVM，提高训练速度；此外，针对SVM分类速度慢的问题，张战成等[8]提出了一种支持向量机的快速分类算法，该算法通过训练标准SVM并对得到的支持向量集进行模糊C均值聚类选取聚类中心作为新的支持向量来约简支持向量集，并利用最小化损失函数实现在提高分类速度的同时保证分类精度；王宇等[9]提出了一种基于卫向量的简化支持向量机模型，该算法运用几何对偶变换思想和线性规划求解方法提取卫向量(guard-vector)缩减训练集规模，并用缩减后的训练集训练SVM得到支持向量集，最后对支持向量集中的冗余支持向量进行删除，实现加快分类速度的同时不影响分类精度的目的.基于此，本文提出一种改进的数据挖掘FSVM分类算法，通过预选有效的候选支持向量减少训练样本数目提高训练速度，并提出一种新的模糊隶属度函数增强支持向量的作用，对预选后得到的样本训练FSVM得到支持向量集，运用粒子群优化算法对支持向量集进行缩减，从而在不影响分类精度的前提下提高训练速度和分类速度.模糊支持向量机[10-12]根据不同输入样本对分类的贡献不同而赋予不同的隶属度.设每个样本属于所在类的隶属度为si，则模糊化的输入样本为其中:xi∈Rn为训练样本;yi∈{-1,1}为训练样本类别;0≤si≤1为样本的隶属度.因此求解支持向量机最优超平面问题就可转化为其中:w为一个垂直于超平面的向量;b为偏移量;C为惩罚参数,表示对错误的惩罚程度;ξi为松弛变量;siξi为衡量对于重要性不同的变量错分程度的度量.求解上述优化问题，先构造拉格朗日函数，即其中:αi,βi≥0为拉格朗日乘子.对拉格朗日函数关于w、b、ξi求极小，即:将式(3～5)带入式(2)，对α求极大，得二次规划的对偶规划，即：其中:K(xi,x j)=φ(xi)·φ(xj)为核函数.考虑KKT条件：求得决策函数为其中:sgn(·)为符号函数;l为训练样本中的支持向量数；对应于αi=0的样本xi为能够被正确分类的样本；对应于αi=siC的样本xi为不能正确分类的样本，通过不同的模糊隶属度si的确定，可以控制所需要的训练点，较小的si可以使得对应的训练点变得较为不重要.2.1 预选有效的候选支持向量不失一般性，本文采用两类分类问题来进行说明，即训练样本为两类：正类和负类.预选有效的候选支持向量主要依据决策中起决定作用的支持向量通常位于类边界，相对于本类其他样本来说，距离本类中心较远，异类中心较近的思想，基于此，本文选择互中心距离(样本与异类中心的距离)小于两类类中心距离的样本作为有效的候选支持向量.1) 线性可分情形已知样本向量组为{x1,x2,…,xn}，则该类样本的平均特征称为中心m，那么其中心为2) 非线性可分情形已知两个向量x和y，经过非线性函数映射到特征空间，则这两个向量在特征空间的欧式距离为其中：K(·)为核函数.那么特征空间样本的中心向量为根据式(10)或式(12)，求出正类中心m+和负类中心m-，并据此计算两类类中心的距离：按下式分别计算两类样本集中所有样本到异类中心m的距离，将该距离小于D的样本作为有效的候选支持向量：即保留满足D′<D的样本，如图1中弧形部分的样本点，遍历经过预选后的训练样本集，消除集合中的相同元素即去除冗余样本.对样本进行上述预处理后，减小训练样本数目，提高了训练速度.2.2 一种新的模糊隶属度函数模糊隶属度[13-14]是指训练样本隶属于某一类的程度，传统隶属度函数随着与类中心距离越大样本隶属度越小，从而削弱噪声点或孤立点的影响，但是FSVM最优分类面主要是由距离超平面最近的点即支持向量确定的，而支持向量通常位于距离类中心较远的位置，因此获得较小的隶属度，这样容易导致分类超平面偏离最优分类面.因此，本文定义了一种新的隶属度函数，使得样本的隶属度随着与类中心距离的增大而增大，即增大距离类中心较远样本对分类所起的作用，那么距离类中心较远的支持向量将会获得较大的隶属度，从而增强支持向量对构建模糊支持向量机分类超平面的作用.由式(10)或式(12)可得正类中心m+和负类中心m-，每个正类样本到正类中心的距离为；每个负类样本到负类中心的距离为假设经过预选支持向量后正类样本为X+，负类样本为X-，则设计隶属度函数如下：其中：δ为足够小的正数，避免出现u(xi)=0的情况.2.3 快速FSVM分类算法用上述方法训练FSVM，得到如式(9)的决策函数，可以看出FSVM分类过程中，不是所有的训练样本都起作用，而是只有对应于对偶问题的非零解αi的训练样本也即支持向量对决策函数起作用[15].换句话说，就是在FSVM分类过程中，FSVM决策一个未知样本的复杂度为O(|l|)，当|l|即支持向量数目很大时，则计算量很大，导致分类速度较慢.基于此，本文运用粒子群优化算法对支持向量进行缩减，在不影响分类精度的同时提高分类速度，主要思想为将训练FSVM后得到的支持向量集的模糊隶属度向量作为粒子群中的粒子，以测试集的平均分类误差作为适应度函数，选择出最优支持向量子集缩减支持向量，从而提高分类速度.2.3.1 粒子群优化算法粒子群优化[16](particle swarm optimization,PSO)是于1995年由Eberhart和Kennedy提出的一种智能优化算法，该算法具有简单易实现、精度高、收敛快等优点，并在实际应用中展示了其优越性.PSO算法是通过不断调整粒子的位置来搜索解的.假设D维搜索空间中，由n个粒子构成种群X={x1,x2,…,xn}，则第i个粒子的当前位置为Xi={xi1,xi2,…,xin}，粒子当前的飞行速度为Vi={vi1,vi2,…,vin}，粒子i所经过的最好位置为Pi={pi1,pi2,…,pin}，所有粒子经过的最好位置为Pg={pg1,pg2,…,pgn}.则第i个粒子在t+1时刻为其中：1≤d≤D；1≤i≤n；r1和r2为均匀分布在(0,1)区间上的随机数；c1和c2称为学习因子，通常取c1=c2=2.2.3.2 编码方式粒子群优化算法中，每个粒子代表一个解，将粒子群优化算法应用到FSVM精简支持向量中，经过训练FSVM得到的支持向量个数l为粒子的维数，每个粒子为支持向量集的一个子集,根据式(15)对这些样本计算其隶属度，假设这些样本隶属度的范围为[umin,umax]，选择该范围为初始化粒子的位置范围，将计算得到的l个样本的权重向量看成初始化粒子群空间中的一个粒子，每个粒子都有位置和速度，用位置表示样本的隶属度，速度改变隶属度值，设定一个阈值，粒子输出时，当样本隶属度值大于该阈值，让其隶属度保持原值，表示该样本被选择，否则其隶属度值赋为0，表示该样本不被选择，因此，选择支持向量的问题就转化为选择最优粒子的PSO优化问题.2.3.3 适应度函数随机选择原始训练样本的30%作为测试集，对原始训练集进行预选候选支持向量及设计隶属度函数处理后训练FSVM得到支持向量集后用粒子群优化算法对支持向量集进行约减，并采用测试集的平均分类误差作为粒子的适应值.因此定义适应度函数为其中：M为测试集中的样本数目；fi为预测值；yi为实际值.由式(18)可知，粒子适应值越小越优.2.4 算法步骤一种基于改进的数据挖掘模糊支持向量机分类算法步骤如下：输入：训练样本集S={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}输出：FSVM决策函数Step 1：根据式(10)或式(12)计算正类类中心和负类类中心，并由式(13)求得两类类中心距离；Step 2：根据式(14)分别计算两类样本到其类中心的距离，并选择该距离小于两类类中心距离的样本作为候选支持向量形成候选支持向量集；Step 3：根据式(15)计算样本隶属度，得到模糊化的候选支持向量集；Step 4：对模糊化的候选支持向量集训练FSVM，得到支持向量集；Step 5:初始化粒子群X,其中计算得到的l个支持向量的权重向量为初始化粒子群中的一个粒子；Step 6:保留粒子群中所有粒子的位置；Step 7:依次判断保留的粒子位置，如果该位置大于阈值p时，则保持该位置不变，否则，该位置的值改为0，选择出支持向量子集；Step 8:对每个粒子选择出的支持向量子集训练FSVM得到判决函数；Step 9:根据判决函数对测试集进行测试，并按照式(20)计算粒子的适应度值，根据所获得的粒子适应度函数值调整粒子的个体最优位置和全局最优位置；Step 10:按照式(16，17)更新粒子群算法；Step 11:判断是否满足循环停止条件，当适应值不再变化时则结束，输出结果，否则转Step6；Step 12:用输出的结果训练FSVM，得到约简支持向量后的决策函数并用该决策函数进行分类.为验证算法的性能，对本文所提出的一种改进FSVM的数据挖掘分类算法进行仿真实验，并与SVM和FSVM进行比较.实验中对1个人工数据集及5个UCI数据集进行分类，实验环境为CPU Intel i5 2.60 GHz，RAM 4.00 GB，MATLAB7.13.3.1 人工数据分类不失一般性，本文用两类二维数据集对算法进行验证：训练样本集为随机产生的两类二维样本；测试样本同样为随机的两类二维样本.由于核函数参数的多少直接影响函数的复杂程度，而高斯函数需要确定的参数相对较少，因此，三种算法的核函数均选择高斯核函数(k(xi,xj)=exp(-‖xi-xj‖2/2σ2))，采用网格搜索法寻找算法的最优核函数参数以及惩罚参数，搜索范围参照文献[17]中的实验，选取为σ∈[0.5,3.0]，C∈[50,500].由于支持向量的稀疏程度会影响模糊支持向量机的分类速度和分类精度，对支持向量进行缩减，可以提高其分类速度，但是当支持向量过分稀疏时，会导致其分类精度不高，因此为了控制支持向量的稀疏化程度，本文选择经过训练模糊支持向量机后得到的l个支持向量的模糊隶属度的平均值作为阈值，即粒子群参数为c1=c2=2，r1和r2为均匀分布在(0,1)区间上的随机数[18]，粒子群种群规模为30，粒子群优化算法停止条件为连续20次适应值不发生变化.三种算法的分类结果如图2～4所示(以正类样本数和负类样本数分别为100为例)，图中“+”表示正类样本，“*”表示负类样本，由“□”标出的样本为预选候选支持向量后所要删减的样本.取10次实验的平均值作为结果(见表1).结合图2～4及表1可知，本文算法与SVM和FSVM相比，在数据集上的分类精度差异并不显著，但其训练时间和分类时间却提高了，尤其是随着训练样本数目逐渐增大，本文算法在训练速度和分类速度上都有明显提高且保证了分类精度.这是因为SVM和FSVM训练时需要多次计算及存储整个核函数矩阵，其元素个数是n2(n是样本数)，其计算复杂度是O(n2)，因此，当训练样本数目较大时，它们的训练速度较慢.由表1可以看出，随着训练样本数目的增加，本文算法的训练时间明显少于SVM和FSVM的训练时间，尤其是当训练样本数目为800时，本文算法的训练时间相较于SVM算法提高了59.27 s，相比FSVM算法提高了58.11 s，且保证了分类精度.另外可以看出，进行分类时，本文算法的分类时间明显少于SVM和FSVM，在测试样本数为400时，本文算法相比SVM和FSVM算法分类时间分别提高了17.53 s和17.52 s.这是因为本文算法在训练FSVM之前对训练样本进行预处理，缩减训练样本数目，从而提高了训练速度，另外由于本文算法对训练FSVM后得到的支持向量集运用粒子群优化算法选择使得平均分类误差较小的最优支持向量子集对模糊支持向量机进行训练实现了对支持向量的约简，从而在保证分类精确度的前提下，提高分类速度.3.2 UCI数据分类本实验采用UCI数据库中的5个两类数据集.为了便于比较，三种算法参数选择方法与3.1一致.对5个数据集均采用10次5折交叉验证训练时间、分类时间及分类精度，取10次验证的平均值作为最终结果(见表2).由表2可以看出，对于数据集Thyroid、Breast cancer本文算法相比SVM和FSVM算法训练时间和分类时间基本一致，但是对于样本数较多的数据集PD、Diabetes和Splice，本文算法的训练时间和分类时间明显提高，尤其是数据集Splice，本文算法的训练时间相比SVM和FSVM分别提高了54.13 s和54 s，而分类时间提高了54.44 s，可以看出本文算法通过预选候选支持向量缩减训练样本数目达到了提高训练速度的目的，而运用PSO对支持向量进行缩减，提高了分类速度.对于不同的数据集因为阈值的不同，选择的支持向量比率也不同，这由数据集的性质决定，有些数据集用较少的支持向量就能够达到最好的分类效果，而有些数据集则需要较多的支持向量才能够达到最好的分类效果，但其共同点是，只需要选择部分而不是全部支持向量就可以达到不损失分类准确率的目的，数据集PD相对来说精度损失了0.07%，这可能是由于数据集训练FSVM后得到的支持向量集本身就已经很稀疏，不需要再进行约减，但总体来说，本文算法在保证分类正确率基本一致的情况下，提高了训练速度和分类速度.本文针对FSVM应用于数据挖掘分类中存在训练速度以及分类速度慢的缺点，提出一种改进的数据挖掘FSVM分类算法，首先利用预选候选支持向量的方法减小训练样本数目，提高训练速度；其次，提出一种新的模糊隶属度函数增强支持向量对构建模糊支持向量机的作用；最后运用PSO对训练FSVM后得到的支持向量集进行寻优，选择出使平均分类误差最小的支持向量子集训练FSVM.从实验结果可以看出，本文算法相对于其他两种算法在训练样本数目较大时，在保证分类精度的情况下，其训练速度和分类速度都有所提高，从而验证了算法的有效性.【相关文献】[1] ZHANG S,SHANG X Y.Optimizing the classification accuracy of imbalanced dataset based on SVM [C]//International Conference on Computer Application and System Modeling.Taiyuan:[s.n.],2010:4338-4341.[2] 高尚,刘夫成.与k均值混合的支持向量机的个人信用评估 [J].中南大学学报,2013,44(S2):169-173.[3] 朱红求,阳春华,王觉,等.基于混合QPSO的LS-SVM参数优化及其应用 [J].中南大学学报,2011,42(4):1000-1004.[4] 王芬,马涛,马旭.基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型 [J].兰州理工大学学报,2013,39(3):65-69.[5] 李秋鹏,李艳.基于小波-支持向量机的出清电价预测仿真 [J].兰州理工大学学报,2013,39(2):86-89.[6] 张恒,邹开其,崔杰,等.一种改进的基于密度聚类模糊支持向量机 [J].计算机工程,2009,35(5):194-196.[7] 翟俊海,李畅,李塔,等.基于概率神经网络和K-L散度的样例选择 [J].计算机应用研究,2014,31(1):63-65.[8] 张战成,王士同,邓赵红,等.一种支持向量机的快速分类算法 [J].控制与决策,2012,27(3):459-463.[9] 王宇,毛玉欣.一种基于卫向量的简化支持向量机模型 [J].大连理工大学学报,2008,48(3):446-450.[10] LIN C F,WANG S D.Fuzzy support vector machine [J].IEEE Transaction on Neural Networks,2002,13(2):464-471.[11] XIAN S D,XIA J,QIU D,LI Y H.A novel fuzzy support vector machine based on the confidence [J].IEEE International Conference on Biomedical Engineering and Informatics,Chongqing,2012(5):1542-1546.[12] ZHOU G Q,XU W H,YANG Z Y.A new fuzzy support vector machine algorithm [J].Software Space,2010,26(10):217-218.[13] TANG H,QU L S.fuzzy support vector machine with a new fuzzy membership function for pattern classification [C]//Proceedings of the 7th International Conference on Machine Learning and Cybernetics.Kunming:[s.n.],2008:768-773.[14] 肖燕彩,张清.基于模糊支持向量机的变压器故障诊断 [J].北京交通大学学报,2012,36(1):117-121.[15] 邓乃扬,田英杰.支持向量机理论、算法与拓展 [M].北京：科学出版社,2009.[16] KENNEDY J,EBERHART R.Particle swarm optimization [C]//IEEE International Conference on Neural Networks.Perth:[s.n.],1995:1942-1948.[17] 胡文军,王士同.隐私保护的SVM快速分类方法 [J].电子学报,2012,40(2):280-286.[18] 陈治明.改进粒子群算法及其SVM参数优化应用 [J].计算机工程与应用,2011,47(10):38-40.。

支持向量机求超平面例题

以下是一个使用支持向量机求超平面的简单例题：
假设我们有一个二维数据集，其中包含两个类别。

每个类别都有一些样本点，我们希望找到一个超平面，使得两个类别之间的距离最大化。

首先，我们定义一个超平面方程为：
w1x1 + w2x2 + b = 0
其中，w1和w2是超平面的法向量，b是截距。

我们的目标是找到一组w1、w2和b，使得两个类别之间的距离最大化。

假设我们有以下样本点：
1.(1, 2, 1)
2.(2, 3, 1)
3.(3, 4, -1)
4.(4, 5, -1)
5.(5, 6, 1)
其中，前两个样本点属于第一个类别，后三个样本点属于第二个类别。

我们可以使用支持向量机来求解这个问题。

首先，我们需要将样本点转换为支持向量机的输入格式。

在这个例子里，我们可以将每个样本点的坐标和类别标签作为输入特征，即：
(x1, x2, y)
其中，x1和x2是样本点的坐标，y是样本点的类别标签（+1或-1）。

接下来，我们使用支持向量机算法来求解超平面的法向量w1、w2和截距b。

在这个例子里，我们可以使用软间隔支持向量机算法。

通过求解以下优化问题：
min ||w||^2 + C Σ Σ max(0, 1 - y_i (w^T x_i + b))^2
其中，||w||^2是超平面的法向量的平方范数，C是正则化参数，Σ Σ表示对所有样本点的求和。

在求解优化问题时，我们可以通过梯度下降法或牛顿法等优化算法来求解w1、w2和b。

最终得到的w1、w2和b就是超平面的法向量和截距。

以上就是使用支持向量机求超平面的一般步骤和示例代码。

模糊支持向量机与模糊模拟

模糊支持向量机与模糊模拟
阎满富;杨志民
【期刊名称】《系统工程》
【年(卷),期】2004(22)11
【摘要】研究当训练点的输出为模糊数时,支持向量机的构建问题。

首先将模糊分类问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题。

利用模糊模拟和基于模糊模拟的遗传算法,求解带有模糊决策的机会约束规划。

在此基础上,构造模糊支持向量机(算法)。

最后,给出显示模糊支持向量机特点的模糊支持向量集的定义。

【总页数】3页(P12-14)
【关键词】模糊规划;模糊支持向量机;模糊模拟;模糊数
【作者】阎满富;杨志民
【作者单位】中国农业大学经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】O159;O221
【相关文献】
1.基于改进模糊聚类和支持向量机的模拟电路故障诊断 [J], 张松兰;田丽
2.L-模糊集与L-模糊支持向量机 [J], 阎满富;赵光峰;刘志芳;张庆;王朝霞;杜战英
3.一种输入数据为模糊数的模糊支持向量机 [J], 张新亚;沈菊红;刘楷
4.基于模糊相似测量和模糊映射改进的模糊支持向量机对不确定性信息处理 [J],
王宇凡;梁工谦;杨静
5.采用模糊支持向量机的模拟电路故障诊断新方法 [J], 唐静远;师奕兵
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基于模糊C-均值聚类的支持向量机

基于模糊C-均值聚类的支持向量机
彭璐;章兢
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2006(19)11
【摘要】支持向量机针对大规模数据集学习问题的处理需要耗费很长的时间,提出一种数据预处理的方法对学习样本进行聚rn类,以此为基础得到一种模糊支持向量机.计算机仿真结果表明提出的SVM算法与传统的SVM训练算法相比,在不降低分rn类精度的情况下,大大缩短了支持向量机的学习训练时间.
【总页数】2页(P43-44)
【作者】彭璐;章兢
【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于改进的模糊C-均值聚类算法及支持向量机的眼底图像中硬性渗出检测方法[J], 高玮玮;沈建新;程武山;王明红;左晶
2.基于减法聚类与模糊c-均值的模糊聚类的研究 [J], 肖春景;张敏
3.基于减法聚类与模糊c-均值的模糊聚类的研究 [J], 肖春景;张敏
4.基于减法聚类改进的模糊c-均值算法的模糊聚类研究 [J], 于迪;李义杰
5.基于减法聚类与改进的模糊C-均值聚类算法的说话人识别方法的研究 [J], 崔连延;徐林;顾树生;曹洪奎
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改进的FSVM算法用于非平衡情感数据分类

改进的FSVM算法用于非平衡情感数据分类
张雪英;张波;陈桂军
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2018(039)011
【摘要】对于不平衡情感数据集,传统的模糊支持向量机原理上分类不灵敏,支持向量的隶属度值被给予不准确情况,提出一种对样本点赋值的设计方法,并将其用到语音情感识别.引入DEC算法,消除数据不平衡引起的分类超平面偏移的影响,计算从样本点到类中心超平面的距离,考虑样本周围的样本分布设计模糊隶属函数点.突出支持向量对分类超平面的贡献,有效降低噪声和孤立点的影响.实验结果表明,与传统的模糊支持向量机相比,对样本失衡率为4.89的TYUT2.0情感语音数据库的分类性能提高了5.95％,对不平衡率为14.28的CASIA中文情感语料库的分类性能提高了11.57％.
【总页数】5页(P3544-3548)
【作者】张雪英;张波;陈桂军
【作者单位】太原理工大学信息工程学院,山西晋中030600;太原理工大学信息工程学院,山西晋中030600;太原理工大学信息工程学院,山西晋中030600
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.改进SMOTE的非平衡数据集分类算法研究 [J], 赵清华;张艺豪;马建芬;段倩倩
2.面向非平衡混合数据的改进计数最近邻分类算法 [J], 廖志芳;陈宇宙;樊晓平;瞿志华
3.基于遗传算法改进的少数类样本合成过采样技术的非平衡数据集分类算法 [J], 霍玉丹;谷琼;蔡之华;袁磊
4.一种改进的FSVM语音情感识别算法 [J], 邢玉娟;李恒杰;张成文
5.基于改进FSVM的数据挖掘分类算法 [J], 赵小强;张露
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