基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法

为进一步提高SVM增量训练的速度,在有效保留含有重要分类信息的历史样本的基础上,对当前增量训练样本集进行了约简,提出了一种基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法,定义了类边界壳向量。算法中增量训练样本集由壳向量集和新增样本集构成,在每一次增量训练过程中,首先从几何角度出发求出当前训练样本集的壳向量,然后利用中心距离比值法选择出类边界壳向量后进行增量SVM训练。分别使用人工数据集和UCI标准数据库中的数据进行了实验,结果表明了方法的有效性。