多分类问题的超球SVM求解与设计实现

摘要：

经典SVM(Support Vector Machines)在处理二分问题时具有良好表现,而当面临求解多分类问题时,往往采用构建O(n2)复杂度的多个二分类器,当分类数较多时计算性能受到较大影响.本文介绍了超球SVM的原理,首次将解二分问题的SMO(Sequential Minimal Optimizatiorn)算法、及Lin-方法(林智仁等的Libsvrn工具包相关论文成果)中关于停机准则与工作集选择的相关算法,应用于基于超球的多分类问题求解,进而提出了两种核矩阵的存储方式,并最终用程序设计语言实现该求解过程.程序的测试结果证明,使用基于超球的多分类解决方案,在预测精度上与其他同类工具包相比效果相当或略优于它们,并证实,O(n)复杂度的超球SVM多分类问题求解模型,在训练速度上明显占有优势.

关键词：多分类问题、超球SVM、SMO算法、核矩阵、Cache

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-33