结构化加权最小二乘支持向量机

摘要：

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)没有考虑样例本身的结构信息和对异常点敏感,提出了一种新的分类器——结构化加权最小二乘支持向量机(SWLSSVM),SWLSSVM通过在目标函数中引入协方差矩阵考虑了样例的结构信息;为了减少异常点的影响,其根据本类样本点到该类中心的距离对误差项进行加权.实验表明,SWLSSVM与LSSVM和SVM相比具有更好的分类和泛化性能.

关键词：最小二乘支持向量机、结构化、权、协方差矩阵

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61170040;河北省自然科学基金F2011201063

在线出版日期：2014-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：52-54,80