research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Support Vector Machine Procedure as a Data Mining Multi-class Classifier
أسلوب آلة المتجه الداعم بوصفه مصنفا متعدد الحالات في تنقيب البيانات

Author: Zakariya Y. Algamal
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2012 Volume: 12 Issue: 22 Pages: 26-40
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractSupport vector machine initially developed to perform binary classification. This paper presents a multi-class support vector machine classifier and ordinal regression to classify the type of bone mineral density. This paper compares the performance of four multi-class approaches, one-against-all, one-against-one, Weston and Watkins, and Crammer and Singer. Results from our real life data conclude that Crammer and Singer may be better approach depending on training error and the percentage of correctly classified test data. Also, we find that the training error becomes more less when the regulization parameter and kernel parameter become large.

يستخدم اسلوب الة المتجه الداعم للتصنيف الثنائي عندما يكون متغير الاستجابة ذا صفتين. يهدف هذا البحث الى تقديم مفهوم اسلوب الة المتجه الداعم للتصنيف المتعدد الحالات وكذلك الانحدار الترتيبي لتصنيف نوع كثافة العظم. يقوم هذا البحث بمقارنة اربعة اساليب من اساليب المتجه الداعم للتصنيف المتعدد الحالات OAA, OAO, WW, و CS . وقد أظهرت النتائج التي حصلنا عليها بان اسلوب CS يكون افضل اسلوب تصنيفي متعدد الحالات بالاعتماد على خطأ التدريب والنسبة المئوية للتصنيف الصحيح لمجموعة الاختبار ، كذلك وجدنا ان خطأ التدريب يصبح اقل كلما ازدات قيمة المعلمة و المعلمة .

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2012 (1)