[发明专利]一种多分类器构建方法和系统

权利要求书

1.一种多分类器构建方法，其特征在于，包括：

将包含l类样本数据的训练样本集处理为l个两类数据集合；所述两类数据集合中包括的两类数据为：依据预设分类方法对所述l类样本数据重新进行两类类别划分后所得的两类数据，l为大于1的自然数；

依据预设的特征选择方法对每个所述两类数据集合进行特征选择，得到相应的训练样本子集；

利用支持向量机SVM模型分别对每个所述训练样本子集进行建模，得到l个子分类器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设分类方法为一对多OVA方法，所述预设的特征选择方法为支持向量机-递归特征消除SVM-RFE方法。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练样本集为X={xi,yi}i=1N,]]>其中：

x_i为样本数据，x_i∈R^D，R为实数空间；

y_i是x_i的类别标签，y_i∈{1,2,...,l}，l是类别的数目；

N是训练样本的总个数；

D是样本的维数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述两类数据集合为Xj={xi,vi}i=1N,]]>vi=+1,yi=j-1,yi≠j,]]>其中，j＝1,…,l。