一种新型的支持向量机约简方法及其应用

摘要：

针对支持向量机（SupportVectorMachine，svM）处理大规模数据集常出现的训练速度慢、计算代价大以及实时性差等缺点，将基于密度的拌本头划分法和基于砍式距离的边界样本笳选方法相结合，提出了一种新型的支持向量机约简方法。该方法首先进行空间块的划分，根据空间块的密度提取候选样本区域，并通过基于欧式距离改良的相对距离提取出大概率分布支持向量的边界样本。该方法既保证了训练样本的精度，又降低了计算代价，提高了泛化能力。工业应用结果表明了该方法不仅精度不低于svM，并且计算速度远快于SVM。

关键词：支持向量机、边界样本、样本块、样本密度

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：344-347,364