一种基于支持向量机的不确定性分类方法

摘要

通过对支持向量机分类机理论的研究,结合粗糙集理论,提出了针对不确定性数据进行分类的支持向量机算法--USVM,该算法的基本思想是把SVM分类后将位于分类间隔中的样本看做不确定性样本,运用粗集(roughset)方法对它们进行进一步分类,从而弥补了传统支持向量机在对不确定性数据进行分类上的不足.采用USVM算法在UCI标准数据集上进行了实验,结果表明,该算法在对不确定性数据分类方面效果明显。