[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类样本数据的第一训练样本集处理为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，得到相应的特征索引子集；

合并各特征索引子集，得到特征索引集合；

利用支持向量机SVM模型对第二训练样本集进行建模，得到目标多分类器；所述第二训练样本集为对所述第一训练样本集进行特征选择后所得的样本集合，第二训练样本集的样本特征与所述特征索引集合包含的特征相对应。

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，所述第一训练样本集为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;]]>所述特征索引子集为Fj⊆{1,...,D};]]>所述特征索引集合为F=∪j=1lFj;]]>其中：

j＝1,…,l。