Multi-class Classifier based on Support Vector Machine with Application to Ordinal Data
DOI:
https://doi.org/10.25007/ajnu.v6n3a86الكلمات المفتاحية:
Data mining support vector machine، quadratic programming، multi-class classification، ordinal regressionالملخص
Support 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 fined that the training error become more less when the regulization parameter and kernel parameter become large.
التنزيلات
المراجع
Al-Jumaily, H., H., 2010, “Assessment for Osteoporotic Women in Mosul City”, MSc thesis, College of Nursing, Mosul University.
Crammer, K. and Singer, Y., 2000, “On the Learnability and Design of Output Codes for Multi Class Problems”, Computational Learning Theory, pp.35-46.
Hsu, C., W. and Lin, C., J., 2002, “A comparison of Methods for Multi-class Support Vector Machines”, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 13, pp.415-425.
Hu, X. and Pan, Y., 2007, “Knowledge Discovery in Bioinformatics, Techniques, Methods, and Applications”, John Wiley & Sons, INC., NJ.
Ivanciuc, O., 2007, “Application of Support Vector Machines in Chemistry”, Reviews Computational Chemistry, Vol.23, pp.291-400.
Karatzoglou, A. and Meyer, D., 2006, “Support Vector Machines in R”, Journal of Statistical Software, Vol.15, Iss. 9, pp.1-28.
Kleinbaum, D.,G. and Klein, M., 2010, “Logistic Regression A self Learning Text”, 3rd ed., Springer Science + Business Media LLC, NY.
Liang, Y., Xu, Q., Li, H., and Cao, D., 2011, “Support Vector Machines and Their Application in Chemistry and Biotechnology”, Taylor and Francis Group, LLC., NY.
Monfrini, E. and Guermeur, Y., 2011, “A Quadratic Loss Multi-Class Support Vector Machine for Which a Rdius-Margin Bound Applies”, Informatica, Vol.22, No.1, pp.73-96.
Sangeetha, R. and Kalpana, B, 2011, “Performance Evaluation of Kernels in Multiclass Support Vector Machines”, International Journal of Soft Computing and Engineering, Vol.1,Iss.5, pp.138-145.
Seeja, K.,R. and Shweta, L., 2011, “Microarray Data Classification Using Support Vector Machines”, International Journal of Biometrics and Bioinformatics, Vol.5, Iss.1, pp.10-15.
Statnikov, A., Aliferis, C., F., Hardin, D., P., and Guyon, I., 2011, “A Gentle Introduction to Support Vector Machines in Biomedicine”, World Scientific Publishing Co, Pte., Ltd., Singapore.
Vapnik, V., 2010, “The Nature of Statistical Learning Theory”, 2nd ed., Springer-Verlage New York, Inc., NY.
Westone, J. and Watkins, C., 1999, “Support Vector Machine for Multi-Class Pattern Recognition”, Proceeding of the 7th European Symposium on Artificial Neural Networks.
Xia, F., Zhou, L., Yang, Y., and Zhang, W., 2007, “Ordinal Regression as Multiclass Classification”, International Journal of Intelligent Control and Systems, Vol.12, No.3, pp.230-236.
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
بيان الحقوق الفكرية
حقوق التأليف
يوافق المؤلفون الذين ينشرون في هذه المجلة على المصطلحات التالية:
١. يحتفظ المؤلفون بحقوق الطبع والنشر ومنح حق المجلة في النشر الأول مع العمل المرخص له في نفس الوقت بموجب ترخيص المشاع الإبداعي [سيسي بي-نك-ند 4.0] الذي يسمح للآخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بحقوق التأليف والنشر الأولي في هذه المجلة.
٢. يمكن للمؤلفين الدخول في ترتيبات تعاقدية إضافية منفصلة للتوزيع غير الحصري للنسخة المنشورة من المجلة من العمل (على سبيل المثال، نشرها في مستودع مؤسسي أو نشرها في كتاب) مع الإقرار بنسخة أولية نشر في هذه المجلة.
٣. يسمح للمؤلفين وتشجيعهم على نشر عملهم عبر الإنترنت (على سبيل المثال، في المستودعات المؤسسية أو على موقعهم على الويب) قبل وأثناء عملية التقديم، حيث يمكن أن يؤدي إلى التبادلات الإنتاجية، فضلا عن الاستشهاد المبكر والأكبر للعمل المنشورة ( انظر تأثير النفاذ المفتوح).
نقل حقوق الطبع والنشر
بيان الخصوصية
المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز ملتزمة بحماية خصوصية مستخدمي موقع المجلة هذا. سيتم استخدام الأسماء والتفاصيل الشخصية وعناوين البريد الإلكتروني التي تم إدخالها في هذا الموقع الإلكتروني فقط للأغراض المعلنة لهذه المجلة ولن يتم إتاحتها لأطراف ثالثة بدون إذن المستخدم أو الإجراءات القانونية الواجبة. موافقة المستخدمين مطلوبة لتلقي الاتصالات من المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز للأغراض المعلنة للمجلة. ويمكن توجيه الاستفسارات المتعلقة بالخصوص إلى [email protected]