本文選題：對(duì)支持向量機(jī) + 多類(lèi)分類(lèi)��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年02期

【摘要】：針對(duì)基于傳統(tǒng)支持向量機(jī)(SVM)的多類(lèi)分類(lèi)算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)訓(xùn)練速度上存在的弱勢(shì),提出了一種基于對(duì)支持向量機(jī)(TWSVM)的多類(lèi)分類(lèi)算法。算法結(jié)合二叉樹(shù)SVM(BT-SVM)多類(lèi)分類(lèi)思想,通過(guò)在二叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)處構(gòu)造基于TWSVM的分類(lèi)器來(lái)達(dá)到分類(lèi)目的。為減少二叉樹(shù)SVM的誤差累積,算法分類(lèi)前首先通過(guò)聚類(lèi)算法得到各類(lèi)的聚類(lèi)中心,通過(guò)比較各聚類(lèi)中心之間的距離來(lái)衡量樣本的差異以決定二叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)處類(lèi)別的分離順序,最后將算法用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法不僅保持了較高的檢測(cè)精度,在訓(xùn)練速度上還表現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì),尤其在處理稍大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí),這種優(yōu)勢(shì)更為明顯,是傳統(tǒng)二叉樹(shù)SVM多類(lèi)分類(lèi)算法訓(xùn)練速度的近兩倍,為入侵檢測(cè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理提供了有效參考價(jià)值。
[Abstract]:Aiming at the disadvantage of multi-class classification algorithm based on traditional support vector machine (SVM) in processing large scale data, a multi-class classification algorithm based on support vector machine (SVM) is proposed.The algorithm combines the idea of binary tree SVMU BT-SVM) and constructs a classifier based on TWSVM at the node of binary tree to achieve the purpose of classification.In order to reduce the error accumulation of binary tree SVM, the clustering centers are first obtained by clustering algorithm before classification. By comparing the distance between the clustering centers, the difference of samples is measured to determine the classification order of binary tree nodes.Finally, the algorithm is applied to network intrusion detection.The experimental results show that the proposed algorithm not only maintains high detection accuracy, but also shows some advantages in training speed, especially in the processing of slightly large scale data.It is nearly twice the training speed of traditional binary tree SVM multi-class classification algorithm, and provides an effective reference value for large-scale data processing in intrusion detection field.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：1743625