针对传统的k-类支持向量机(SVM)算法对数据进行多分类时存在的特征变量间信息重叠、模型复杂度高、分类精度低这一系列问题,文章提出使用灰色关联聚类(GRC)对特征变量进行分类,并用复相关系数法(MCC)对同类别中的特征变量进行赋权,用得到的综合变量建立k-类SVM模型,给出了一种改进的k-类SVM多分类算法.实证分析表明,该算法的分类效果优于传统算法.
k-类SVM算法 灰色关联聚类 复相关系数法 多分类