基于样本分布特征的核函数选择方法研究

摘要：

核函数选择是支持向量机研究的热点和难点.目前大多数核函数选择方法主要应用验证方法选择,很少考虑数据的分布特征,没有充分利用隐含在数据中的信息.为此提出了一种应用样本分布特征的核函数选择方法,即先行分析样本分布特征,然后结合核函数蕴含的几何度量选择合适的核函数,使非线性样本映射得到的特征空间线性可分性得到提高,增强可分性和预测能力.仿真结果证明,提出的方法对支持向量机核函数选择能提供有效的指导,且对泛化能力也得到提高,方案具有可行性和有效性.

关键词：支持向量机、样本分布特征、核函数

所属期刊栏目：30

分类号：TP202+.7(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51164014

在线出版日期：2013-03-22（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：323-328