基于支持向量机的蘑菇毒性判别研究

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摘要：毒蘑菇和可食用蘑菇在外表上非常相似,依靠传统方法难以判别。为了实现判别上的自动化和增强可靠性,提出了一种基于支持向量机的蘑菇毒性判别方法。首先给出了数据样本和数据预处理的方法,其次建立C-SVM模型并进行训练,同时依照一对一方法实现了支持向量机的多分类,最后使用定步长探索法获得了模型的最优参数。仿真实验对比分析了不同样本量,不同参数下所提方法的准确度,验证了该方法在蘑菇毒性判别上的可行性。同时,使用神经网络、决策树方法进行分类器间的性能对比,发现与神经网络、决策树的判别结果相比,所提方法具有准确率高、操作方便、实用性强等优点。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91831X/201519/665361068.html

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关键词：支持向量机 向量机 cqvip 数据预处理 神经网络 毒蘑菇 支持向量机 分类器 机器学习