基于最大间隔的支持向量机特征选取算法研究

摘要：

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种有效分类方法.不同特征选取算法对分类器影响不同,结合支持向量机特点,提出了一种基于最大间隔的支持向量机特征选取算法.利用该算法,对Iris测试数据集进行了特征选取并仿真,实验结果表明,该算法不但能够有效去除噪音数据,而且提高了分类器推广与泛化能力.

关键词：支持向量机、特征选取、最大边界、判据

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技计划项目2009B010800036,2009B090300326;广东省教育科研基金项目BKYBJG20060235,BKJGZZ2008024,BKJGZZ2008030

在线出版日期：2011-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-42