面向区间型数据的不同区间核SVM分类模型

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【获取途径】超星期刊网
【作者】祁晓博，宋金玉，史颖，亓慧，穆晓芳
【刊名】山西大学学报(自然科学版)
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院；太原师范学院数学与统计学院；山西大学计算机与信息技术学院
【年份】2023
【卷号】第3期
【ISSN】0253-2395
【关键词】区间型数据调节因子区间核支持向量机
【摘要】区间型数据是属性特征取值为区间的一类数据。由于区间型数据上下界的特殊结构，传统的支持向量机无法直接对其进行处理。针对区间型数据的分类问题，本文提出了面向区间型数据的不同区间核SVM分类模型。除之前提出的高斯区间核外，该方法通过引入调节因子，均衡区间中值与区间半径之间的关系，并据此相继构造出线性区间核、多项式区间核和Sigmoid区间核，用以衡量两个区间型数据数据间的相似性，然后将多种区间核函数集成在一个分类模型中，通过选择区间核类型建立相应的区间核SVM分类模型。在人造数据集和真实数据集上的实验...
【文献类型】期刊