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第1章 绪论1

1.1分片线性分类基础1

1.2分片线性分类器的设计方法介绍4

1.2.1委员会机4

1.2.2线性规划方法6

1.2.3局部训练方法9

1.2.4决策树方法12

1.2.5最大-最小可分性方法14

1.2.6组合凸线性感知器16

1.3最新研究概况17

1.3.1生长设计方法17

1.3.2极大切割设计方法18

1.3.3软间隔设计方法18

1.3.4新框架设计19

第2章 组合凸线器框架20

2.1支持向量机简介20

2.2支持组合凸线器23

2.2.1凸包和可分性23

2.2.2线性分类器24

2.2.3支持凸线器的定义26

2.2.4支持组合凸线器的形式28

2.2.5支持组合凸线器的预测规则31

2.3小结32

第3章 生长设计方法34

3.1原有设计方法存在的问题34

3.2凸线器的生长设计方法35

3.2.1挤压操作35

3.2.2生长支持凸线器算法37

3.2.3算法复杂度38

3.3组合凸线器的生长设计方法39

3.3.1膨胀操作39

3.3.2生长支持组合凸线器算法41

3.3.3算法复杂度43

3.4实验结果及分析44

3.4.1在人工合成数据集上的实验44

3.4.2在标准数据集上的实验45

3.4.3与NNA和DTA的对比实验51

3.4.4在n维单位超球组上的实验52

3.5小结53

第4章 极大切割设计方法55

4.1奥卡姆剃刀原理55

4.2凸线器的极大切割设计方法56

4.2.1极大切割过程56

4.2.2极大切割支持凸线器算法58

4.2.3算法复杂度60

4.3组合凸线器的极大切割设计方法60

4.3.1极大切割过程60

4.3.2极大切割支持组合凸线器算法62

4.3.3算法复杂度63

4.4实验结果及分析64

4.4.1在人工合成数据集上的实验64

4.4.2在标准数据集上的实验65

4.4.3与NNA和DTA的对比实验68

4.4.4在n维单位超球组上的实验69

4.5与生长设计方法的对比分析70

4.6小结72

第5章 软间隔设计方法73

5.1显式空间映射73

5.2 CDMA的带核推广75

5.2.1核化的CDMA76

5.2.2 KCDMA的预测规则80

5.3组合凸线器的软间隔设计方法81

5.3.1软间隔凸线器设计81

5.3.2聚类的软间隔组合凸线器设计82

5.4实验结果及分析84

5.4.1.与SMA的对比实验84

5.4.2与SVM、 NNA及DTA的对比实验86

5.4.3在n维单位超球组上的实验88

5.4.4在非叠可分数据集上的实验89

5.5小结90

第6章 交错式组合凸线器设计方法92

6.1设计分片线性分类器的新思路92

6.2极大凸可分子集94

6.3交错式组合凸线器的定义95

6.4支持交错式组合凸线器算法99

6.5实验结果及分析102

6.5.1在Fourclass数据集上的实验102

6.5.2在标准数据集上的实验104

6.5.3与NNA和DTA的对比实验106

6.5.4在n维单位超球组上的实验106

6.6小结107

参考文献109

结束语117