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10.3969/j.issn.1000-7024.2012.02.034

核空间结合样本中心角度的大规模支持向量机

引用
为了提高支持向量机在大规模数据集处理时的精度,提出了基于核空间和样本中心角度的支持向量机算法.在核特征空间下,求得原训练集的两类中心点和两个中心点的超法平面,并获取原训练集样本到超法平面距离和到两中心点中点的比值,用比值最小的n个样本点替代训练集.给出的数学模型显示,该算法不需要计算核空间,比现有的同类缩减策略保留了更多的支持向量数目.结合实例对算法进行了仿真实验,实验结果表明,与同类算法相比,该算法在基本没有降低训练速度的情况下获得了更准确的训练精度.

支持向量机、大规模、核空间、超平面、样本中心

33

TP301.6(计算技术、计算机技术)

重庆市科委攻关项目森林健康监测系统基金项目CSTC,2009AC2068

2012-04-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

586-590

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