【svm 多标签分类算法】基于SVM算法的经济区域分类分析

时间：2017-01-20 15:30:24 作者：吕琦；

本文作者：吕琦；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2009年08期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：本文应用支撑向量机模型按照不同资源位指标体系对经济区域进行更细致的分类,解决了样本不足的问题。通过支撑向量机模型的建立,有可能在样本比较少的情况下对经济区域按照资源位进行更为合理的分类,同时与按照某一类资源位指标体系的分类的结果进行对比,深入地揭示该区域在哪些指标上具有优势或是发展潜力。
【论文正文预览】：传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论,但在实际问题中,样本数往往是有限的,统计学习理论为解决有限样本问题提供了一个统一的框架,其中支持向量机(SupportVectorMachine以下简称SVM)是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本
【文章分类号】：F127;F224
【稿件关键词】：资源位系统经济学经济模型支撑向量机
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【稿件标题】：【svm 多标签分类算法】基于SVM算法的经济区域分类分析
【作者单位】：郑州大学;
【发表期刊期数】：《商场现代化》2009年08期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：吕琦；