| 二分类数据的分类结果可视化算法 |
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| 引用本文： | 王晓红,王晓茹,李群湛.二分类数据的分类结果可视化算法[J].西南交通大学学报,2006,41(3):329-334. |
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| 作者姓名： | 王晓红 王晓茹 李群湛 |
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| 作者单位： | 西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展规划项目（G1998020312） |
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| 摘 要： | 针对在某些应用领域对二分类数据分类结果可视化的需求，以及现有无监督可视化算法无法提供分类结果的相关信息的问题，提出了二分类数据分类结果可视化算法——支持向量可视化（SVV），该算法是在无监督的自组织神经网络（SOM）的可视化功能的基础上，结合监督学习的支持向量机（SVM）的二分类算法，得到能够直观地显示高维数据、二分类数据分类边界以及数据与分类边界距离的二维映射图，提高了分类结果的可解释性．以SOM可视化算法以及Smnmon算法为参照，用2组可分性不同的样本集进行仿真分析，验证了该算法的有效性和可行性。
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| 关 键 词： | 支持向量机 自组织神经网络 可视化 算法 支持向量可视化 二分类数据 |
| 文章编号： | 0258-2724（2006）03-0329-06 |
| 收稿时间： | 2005-09-15 |
| 修稿时间： | 2005-09-15 |
Algorithm for Visualization of Classification Results of Two-Category Data |
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| WANG Xiaohong,WANG Xiaoru,LI Qunzhan.Algorithm for Visualization of Classification Results of Two-Category Data[J].Journal of Southwest Jiaotong University,2006,41(3):329-334. |
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| Authors: | WANG Xiaohong WANG Xiaoru LI Qunzhan |
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| Institution: | School of Electrical Eng. , Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China |
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| Abstract: | A new algorithm called support vector visualization(SVV) was proposed for visualization of classification results of two-category data to meet the need in some applications.The SVV algorithm is based on support vector machine(SVM) and self-organizing mapping(SOM).The result of SVV is a 2D map to visualize highdimensional data,the boundary of the two-category data,as well as the distance between a datum and the boundary.Compared with SOM and Sammon mapping algorithms,experimental results on two datasets with different separability verify the feasibility and effectiveness of the SVV algorithm. |
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| Keywords: | SVM SOM visualization algorithm SVV two-category data |
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