[發(fā)明專利]一種基于投影與支持向量機(jī)的多類分類方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611189741.4
• 申請日: 2016-12-21
• 公開（公告）號: CN106778875A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 羅秋鳳;張銳;吳武斌;陳喆
• 申請（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務(wù)所32237
• 代理人: 賀翔,劉輝

1.一種基于投影與支持向量機(jī)的多類分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)兩兩類別間構(gòu)建一對一支持向量機(jī)分類器，待分樣本輸入到分類器，使用一對一支持向量機(jī)分類器方法對待分樣本進(jìn)行分類，累計(jì)各類別的得票數(shù)；

2)統(tǒng)計(jì)各類別的得票數(shù)，求取最高得票數(shù)和最高得票的類別數(shù)，比較最高得票的類別數(shù)與參與投票的類別數(shù)之間的大小；

3)如果最高得票數(shù)的類別數(shù)與參與投票的類別數(shù)相同，進(jìn)行如下步驟：

311)計(jì)算待分樣本與對應(yīng)類別支持向量集中心間的向量到待分樣本與類別中心間向量的投影；

312)比較各投影值大小，淘汰投影值最大的類別；

313)重新初始化各參數(shù)：各類別的得票數(shù)賦值0，參與投票的類別數(shù)減1；

314)將待分樣本輸入到剩下的最高得票類別間兩兩組成的一對一支持向量機(jī)分類器中進(jìn)行再次投票，再轉(zhuǎn)入步驟2)；

如果最高得票的類別數(shù)不唯一且小于參與投票的類別數(shù)，進(jìn)行如下步驟：

321)重新初始化各參數(shù)：各類別的得票數(shù)賦值0，參與投票的類別數(shù)賦值為得票數(shù)最高的類別數(shù)；

322)最高得票的類別間兩兩組成一對一支持向量機(jī)分類器，繼續(xù)將待分樣本輸入到剛組成的一對一支持向量機(jī)分類器進(jìn)行再次投票；然后轉(zhuǎn)入步驟2)；

如果，最高投票數(shù)唯一，終止判別，得票數(shù)最高的類即為待分樣本的歸屬類別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于投影與支持向量機(jī)的多類分類方法，其特征在于，所述步驟1)可采取以下步驟實(shí)現(xiàn)：

11)初始化各類別的得票數(shù)和得票數(shù)最高的類別數(shù)為0；參與投票的類別數(shù)為類別數(shù)；

12)通過支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法獲得兩兩類別間一對一支持向量機(jī)分類器的最優(yōu)分類決策函數(shù)；

13)針對各分類器，計(jì)算所有一對一支持向量機(jī)分類器的兩個(gè)類別的支持向量集中心與類別中心；

14)待分樣本輸入到所述一對一支持向量機(jī)分類器中；若待分樣本屬于某類，則該類別的得票數(shù)加1；累計(jì)待分樣本在各類別中的得票數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于投影與支持向量機(jī)的多類分類方法，其特征在于，所述步驟311)計(jì)算待分樣本與對應(yīng)類別支持向量集中心間的向量到待分樣本與類別中心間向量的投影的過程為：

假設(shè)O為某個(gè)類別的類中心，R為該類別的支持向量集中心，A為R附近的待分樣本，

定義向量到向量的投影為：

$cd=\left|\stackrel{\→}{AR}\right|cos\<\stackrel{\→}{AO},\stackrel{\→}{AR}\>=\frac{\stackrel{\→}{AR}\·\stackrel{\→}{AO}}{\left|\stackrel{\→}{AO}\right|}---\left(1\right)$

對于數(shù)據(jù)集線性不可分的情況，利用非線性變換將樣本從原始空間映射到高維特征空間后，投影表示為：

中，x_o，x_a，x_r分別表示某個(gè)類別的類中心O、支持向量集中心R、待分樣本A對應(yīng)的變量，是SVM中的核函數(shù)。