《表2 σ的最佳估计值：基于SVM和KNR的体型分类算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于SVM和KNR的体型分类算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

根据3.2节可知，3种类别都有5种不同数据集，为了更加明显的和SVM比较分类效果，需估计出每一种数据集性能较理想的σi（i=1，2，3，...，15）。σ的估值过程为:首先，将σi的初始值σi0取为训练样本的方差，然后按照式（10）和式（9）分别求出相应的的K和α，根据测试样本可得到αi0下的准确率；将σi的值从0.2σi0开始，按照相隔0.1σi0的增值规律增加到2σi0，统计对比相应的识别率。当取到最高识别率（见表3）时，得到的最佳σ估计值见表2。