论文研究一种Kmeans聚类和超球结合的多类分类算法.pdf

针对现有的多类分类算法效率低下的问题，提出一种K-means聚类算法和超球结合的多类分类算法。对每一类样本，先使用K-means算法获得子类；再在各个子类上构造最小超球，由此对每类都获得一个超球集；这些超球将样本空间分割，根据样本点所在空间的位置综合得到决策函数，用于对输入样本点进行类别判断。从理论上分析该方法能够有效提高分类的速度和准确率。