基于修正核函数的SVM分类器研究

被引:9
作者
封筠 [1 ]
陈志军 [2 ]
李莉蓉 [3 ]
机构
[1] 石家庄铁道学院计算机系
[2] 河北科技大学电气信息学院
[3] 华北制药集团计算中心
关键词
支持向量机; 核函数; 黎曼几何; 保角变换;
D O I
10.16182/j.cnki.joss.2006.03.012
中图分类号
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
摘要
以黎曼几何为理论依据,基于S.Amari的修正核函数思想提出了两种新的保角变换,用其对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高支持向量机分类器泛化能力。以人工非线性分类问题为对象进行研究,仿真实验结果表明采用新保角映射可以快速显著地改善分类器泛化性能,而且能大幅度地减少支持向量的数目。
引用
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共 2 条
[1]  
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 (1)
[2]   Choosing Multiple Parameters for Support Vector Machines [J].
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Machine Learning, 2002, 46 :131-159