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針對(duì)二叉樹(shù)支持向量機(jī)在多類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題上存在的不足，利用粒子群算法對(duì)模糊C 均值
聚類(lèi)算法進(jìn)行了改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合二叉樹(shù)支持向量機(jī)，構(gòu)建了偏二叉樹(shù)多類(lèi)分類(lèi)算法。該方法在二叉樹(shù)各節(jié)點(diǎn)處根據(jù)聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的樣本構(gòu)造學(xué)習(xí)樣本集和最優(yōu)分類(lèi)超平面，保障了聚類(lèi)精度，有效地提高了測(cè)試正確率。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出BT-SVM 多類(lèi)分類(lèi)算法的測(cè)試正確率要高于同類(lèi)多類(lèi)分類(lèi)算法。
聚類(lèi)算法進(jìn)行了改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合二叉樹(shù)支持向量機(jī)，構(gòu)建了偏二叉樹(shù)多類(lèi)分類(lèi)算法。該方法在二叉樹(shù)各節(jié)點(diǎn)處根據(jù)聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的樣本構(gòu)造學(xué)習(xí)樣本集和最優(yōu)分類(lèi)超平面，保障了聚類(lèi)精度，有效地提高了測(cè)試正確率。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出BT-SVM 多類(lèi)分類(lèi)算法的測(cè)試正確率要高于同類(lèi)多類(lèi)分類(lèi)算法。
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