基于最小二乘的最小类方差支撑向量机

摘要：

针对最小类方差支撑向量机(MCVSVM)在小样本情况下仅利用类内散度矩阵非零空间中信息的问题,提出基于最小二乘的最小类方差支撑向量机(LS-MCVSVM)算法,通过牛顿优化法迭代求解LS-MCVSVM的优化问题,从而有效解决了小样本问题.实验结果表明,相对于MCVSVM,LS-MCVSVM算法可进一步提高泛化能力,减少训练时间开销.

关键词：监督学习、最小类方差支撑向量机、优化算法

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助重大项目9082002;国家自然科学基金资助项目60704047;国家"863"计划基金资助项目2007AA1Z158

在线出版日期：2010-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：19-21