SVM处理多分类问题(one-versus-rest和one-versus-one的不同)
SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器。
目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中;另一类是间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造,常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。
a.一对多法(one-versus-rest,简称1-v-r SVMs, OVR SVMs)。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类,这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。
假如我有四类要划分(也就是4个Label),它们是A、B、C、D。于是我在抽取训练集的时候,分别抽取A所对应的向量作为正集,B,C,D所对应的向量作为负集;B所对应的向量作为正集,A,C,D所对应的向量作为负集;C所对应的向量作为正集, A,B,D所对应的向量作为负集;D所对应的向量作为正集,A,B,C所对应的向量作为负集,这四个训练集分别进行训练,然后的得到四个训练结果文件,在测试的时候,把对应的测试向量分别利用这四个训练结果文件进行测试,最后每个测试都有一个结果f1(x),f2(x),f3(x),f4(x).于是最终的结果便是这四个值中最大的一个。
p.s.: 这种方法有种缺陷,因为训练集是1:M,这种情况下存在biased.因而不是很实用.
b.一对一法(one-versus-one,简称1-v-1 SVMs, OVO SVMs, pairwise)。其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM,因此k个类别的样本就需要设计k(k-1)/2个SVM。当对一个未知样本进行分类时,最后得票最多的类别即为该未知样本的类别。Libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。
投票是这样进行的.
A=B=C=D=0;
(A, B)-classifier 如果是A win,则A=A+1;otherwise,B=B+1;
(A,C)-classifer 如果是A win,则A=A+1;otherwise, C=C+1;
...
(C,D)-classifer 如果是A win,则C=C+1;otherwise,D=D+1;
The decision is the Max(A,B,C,D)
p.s.: 这种方法虽然好,但是当类别很多的时候,model的个数是n*(n-1)/2,代价还是相当大的.
c.层次支持向量机(H-SVMs)。层次分类法首先将所有类别分成两个子类,再将子类进一步划分成两个次级子类,如此循环,直到得到一个单独的类别为止。
d.其他多类分类方法。除了以上几种方法外,还有有向无环图SVM(Directed Acyclic Graph SVMs,简称DAG-SVMs)和对类别进行二进制编码的纠错编码SVMs。
SVM处理多分类问题(one-versus-rest和one-versus-one的不同)的更多相关文章
- SVM 实现多分类思路
svm 是针对二分类问题, 如果要进行多分类, 无非就是多训练几个svm呗 OVR (one versus rest) 对于k个类别(k>2) 的情况, 训练k个svm, 其中, 第j个svm用 ...
- 8.SVM用于多分类
从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳 ...
- SVM实现邮件分类
首先学习一下svm分类的使用. 主要有以下步骤: Loading and Visualizing Dataj Training Linear SVM Implementing Gaussian Ker ...
- SVM实现多分类的三种方案
SVM本身是一个二值分类器 SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器. 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类 (1)直接法,直接在目标函数上进行修改,将 ...
- tensorflow实现svm iris二分类——本质上在使用梯度下降法求解线性回归(loss是定制的而已)
iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This f ...
- 【机器学习具体解释】SVM解二分类,多分类,及后验概率输出
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vecto ...
- Python-基于向量机SVM的文本分类
项目代码见 Github: 1.算法介绍 2.代码所用数据 详情参见http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ 文件结构 ├─doc_classification.py ...
- SVM处理多分类问题
"one-against-one" approach from sklearn import svm X = [[0], [1], [2], [3]] Y = [0, 1, 2, ...
- SVM分类与回归
SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libs ...
随机推荐
- scrapy之Pymongo
用Pymongo保存数据 爬取豆瓣电影top250movie.douban.com/top250的电影数据,并保存在MongoDB中. items.py class DoubanspiderItem( ...
- centos7 firewall 操作
一.firewall配置 The configuration for firewalld is stored in various XML files in /usr/lib/firewalld/ a ...
- Python学习札记(十六) 高级特性2 迭代
参考:迭代 Note 1.如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration). 在C.C++.Java等语言中,for循 ...
- 在centos7上安装部署hadoop2.7.3和spark2.0.0
一.安装装备 下载安装包: vmware workstations pro 12 三台centos7.1 mini 虚拟机 网络配置NAT网络如下: 二.创建hadoop用户和hadoop用户组 1. ...
- 04_zookeeper客户端使用及常用命令
zookeeper客户端的使用 (1) 首先找到zookeeper自带客户端的位置 简单来说,zookeeper自带客户端位于zookeeper安装目录的bin目录下,以我的为例: (2) 运 ...
- Gym - 100712G Heavy Coins(二进制枚举)
https://vjudge.net/problem/Gym-100712G 题意:给出n枚不同价值的硬币和一个总价S,现在要选择尽量多的硬币来大于等于S,要求是比如说现在选择的硬币的总和为sum,那 ...
- 【Python】解决Python脚本 在cmd命令行窗口运行时,中文乱码问题
问题描述 python2.X,代码中指定了UTF-8,但是在cmd命令行窗口时,打印的中文仍然会乱码 在python3不存在该问题 运行结果: 原因 搜索得知,中文windows默认的输出编码为gbk ...
- 开启Tomcat APR运行模式,优化并发性能
Tomcat支持三种接收请求的处理方式:BIO.NIO.APR 1>.BIO模式:阻塞式I/O操作,表示Tomcat使用的是传统JavaI/O操作(即Java.io包及其子包).Tomcat7以 ...
- Java对象的初始化顺序
new一个对象时,该对象的初始化顺序如下 : 父类中的静态成员变量 父类中的静态代码块 子类中的静态成员变量 子类中的静态代码块 父类中的非静态变量 父类中的非静态代码块 父类构造函数 子类中的非静态 ...
- NVML查询显卡信息
前段时间做英伟达硬解得时候,显卡总是莫名挂掉,后来发现是因为显卡温度过高掉了.这几天找到CUDA中有NVML工具可以查看显卡信息,nvidia-smi也是基于这个工具包. 使用的CUDA版本为CUDA ...