基本信息

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文档摘要

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基于特征边界点的几何集成线性分类器优化与性能提升研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据规模和维度呈爆炸式增长，如何高效准确地对这些数据进行分类成为了众多领域关注的焦点。线性分类器作为一种经典且应用广泛的分类模型，凭借其模型简单、计算效率高以及可解释性强等优势，在文本分类、图像识别、生物信息学等众多领域发挥着重要作用。例如在文本分类中，线性分类器可以快速地将大量文档归类到不同的主题类别；在图像识别里，能够对图像的特征进行分类判断，识别出图像中的物体类别。

然而，当面对高维数据时，线性分类器却暴露出诸多问题，其中过拟合和欠拟合现象尤为突出。过拟合是指模型在训练数据上表现出色