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A Comparison Study of Multiclass SVM Methods in Microarray Data
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  • A Comparison Study of Multiclass SVM Methods in Microarray Data
  • A Comparison Study of Multiclass SVM Methods in Microarray Data
저자명
Hwang. Jin-Soo,Lee. Ji-Young,Kim. Jee-Yun
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2006년|17권 2호|pp.311-324 (14 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

The Support Vector Machine(SVM) is very functional and efficient classification method to any other classification analysis method. However, its optimal extension to more than two classes is not obvious. In this paper several multi-category SVM methods are introduced and compared using simulation and real data sets. Also comparison with traditional multi-category classification and SVM based methods is performed.