支持向量分类机的修正核函数

被引:13
作者
李红英
钟波
机构
[1] 重庆大学数理学院
关键词
支持向量分类机; 核函数; 黎曼几何结构; 保形变换;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
140502 [人工智能];
摘要
核函数是支持向量机的核心,它的作用主要体现在处理非线性问题时,将研究问题从低维空间转化成高维空间,使之在高维空间中变成线性问题,核函数的研究在支持向量机中是非常必要的。首先讨论核函数的本质,并且基于黎曼几何结构和数据依赖的方法,提出了一种改进的修正核函数,改进后的核函数形式简单,计算量较低,其中保形因子与支持向量无关,较之于以前的研究克服了支持向量的数目和分布的影响。将该核函数用于模式分类中,取得了良好的效果,显著提高了支持向量分类机的泛化能力。
引用
收藏
页码:53 / 55
页数:3
相关论文
共 5 条
[1]
支持向量机及其在模式识别中的应用 [J].
刘向东 ;
朱美琳 ;
陈兆乾 ;
陈世福 .
计算机科学, 2003, (06) :113-117
[2]
高斯核支持向量机最优模型参数选择搜索算法[A] 侯伟真;潘美芹; 中国运筹学会第八届学术交流会 2006,
[3]
Conformal Transformation of Kernel Functions A Data Dependent Way to Improve Support Vector Machine Classifiers.[J] Si Wu;Shun-Ichi Amari Neural Processing Letters 2002,
[4]
Improving support vector machine classifiers by modifying kernel functions[J] S. Amari;S. Wu Neural Networks 1999,
[5]
数据挖掘中的新方法[M] 邓乃扬;田英杰著; 科学出版社 2004,