svm分类器置信度的研究

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1、厂——————一密级：保密期限：姥章印童火警硕士研究生学位论文学姓专导学号：．一Q2重圣墨Q一．．名：嫠踅．业：槿萎迟型皇蟹篚丕缠师：衄垡地熬援．．．．院：让篡扭堂院2010年3月10日●j^t^独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意．申请学位论文与资料若

2、有不实之处，本人承担一切相关责任．本人签名：岔名]日期：如／o·多-／孓关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释t本学位论文属于保密在—年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。本人签名：

3、鲻≥．一．日期：坦垒：兰：!幺。．．一导师签名：幺j笙幽．日期：2==!：：刍!Z．■f●J～人．^以一SVM分类器置信度的研究摘要当今，由于海量数据的形成，迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，促进了数据挖掘的应用，使这一技术迅速得到发展和完善。数据挖掘是数据库、人工智能和统计学等学科的研究热点领域之一。而分类技术作为数据挖掘技术的一个重要研究方面，受到研究者们的广泛关注。支持向量机(SVM)是最重要的分类技术之一，也是近年来机器学习领域的研究热点，是借助最优化理论解决分类问题的有力工具，在许多实际分类应用中都表现了良好的性能。本文对SVM分类器

4、分类结果的置信度评估及决策修正算法进行了研究，利用直接得到的观察量来反映识别结果之间的相对可靠性，共设计了四种算法。通过实验证明了其中一种算法为最佳算法。在该算法中，我们在分类器预测阶段获取待测样本和最优分类超平面的距离，并且计算待测样本的．i『个近邻训练样本与待测样本经Libsvm判断的初始分类结果同属一类的概率。对于给定的拒识率，该算法拒识并修正置信度小于相应置信度阈值的样本分类结果。实验结果证明此置信度评估及决策修正算法能够很好地提高分类中常用的Libsvm分类器的性能，并且该算法具有相当的稳定性。关键词：支持向量机置信度阈值拒识一f■≯一RES

5、EARCHESoNALGORITHMFORCONllDENCEABSTRACTAtpresent，theemergenceofvastamountsofdata，urgentlyneedtobeconvenedintousefulinformationandknowledge．Thispromotedapplicationofdatamining，andthistechnologyrapidlydevelopedandimproved．Dataminingisaactiveresearchfieldinvolvingdisciplinessuchasd

6、atabases，artificialintelligenceandstatistic．Amongthem，asanimportantaspectofdataminingtechnology,classificationtechnologyhasalwaysbeenconcernedaboutbyresearchers．Inrecentyears，supportvectormachineisonehottechnologyofmachinelearningresearchfields，andalsothemostimportant—classifica

7、tiontechnologies，apowerfultooltosolveclassificationproblemsusingoptimizationtheory．Itshowedgoodperformanceinmanypracticalapplications．ThispaperfocusesOntheresearchofalgorithmtoestimateconfidencemeasureanddecisionmodificationofsupportvectormachine(SVM)．Totally4algorithmsusingpara

8、meterstoreflecttheconfidencesofrecognitionresul