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2、法（还包括BSVM算法），并使用这三种训练算法和这四种核函数实现了非线性模式分析模型。本论文利用matlab程序语言，实现了一个图形界面。该界面能使用户灵活的选择三种训练算法的一种和四个核函数的一个对数据集进行分类，并能手动创建数据和装载已有数据，还能清除已创建或装载的数据。对于分类结果，图形界面还能显示出分类所用的训练算法，核函数，算法训练时间，支持向量个数以及分类错误率。根据算法训练时间，支持向量个数和分类错误率的统计，本文还做成三个表格，简单分析了三种算法的优劣。本论文的创新点在于：原有算法只
3、能使用一种核函数和一种C调整系数来修正算法的分类效果，本论文通过收集核函数的资料，扩展到能使用四种核函数，并修改少量代码使算法能使用两种C调整系数。关键词：支持向量机，多类分类，核函数AbstractThistexthasexpoundedthebasicprincipleandthoughtofSupportVectorMachine,andhaslaidparticularemphasionanalyzingtwokindsofMulti-classclassificationtraininga
4、lgorithms(OAAalgorithm,OAOalgorithm)andfourkernelfunctions(Linear,Polynomial,RBF,sigmoid)ofSupportVectorMachine.Thisthesisimplementthethreetrainingalgorithms（include,BSVMalgorithm）,andthen,implementthenon_linearpatternanalysismodel.Thisthesisimplementa
5、graphicalinterfacesusingmatlabprogramlanguage.Itisconvenienttochooseoneofthethreetrainingalgorithmsandoneofthethreekernelfunctionstoclassifythedatabythegraphicalinterfaces.Andthegraphicalinterfacesimplementthefunctionofcreatingdatasetsbyuserandloadingt
6、heexistentdatasets.Moreover,thegraphicalinterfacescanclearthedatasetswhichiscreatedandloadedbyuser.Fortheresultofclassification,thegraphicalinterfacescandisplaythesortoftrainingalgorithmsandkernelfunctions,thetimealgorithmtraining,thenumberofsupportvec
7、torandtheerrorratioofclassification.Thistexthavemadethreetablebythestatofthetimealgorithmtraining,thenumberofsupportvectorandtheerrorratioofclassification,andanalysesimplythequalityofthethreetrainingalgorithms.Thisthesishavesomeinnovation.Theformeralgo
8、rithmcanuseasortofkernelfunctionandonekindofCparameter.Andnow,thealgorithmcanusefourkernelfunctionsbycollectinginformationaboutkernelfunctionandcanusetwoCparametersbymodifyingafewcodes.Keywords:SupportVectorMachine,Multi-classclassifica
