总间隔v-支持向量机及其几何问题

被引：8

作者：

彭新俊 ^{[1
,2
]}

王翼飞 ^{[3
]}

机构：

[1] 上海师范大学计算数学系

[2] 上海师范大学数理信息学院上海高校“科学计算”重点实验室

[3] 上海大学数学系

来源：

关键词：

支持向量机(SVM); 总间隔支持向量机(TM-SVM); 总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM); 压缩凸包(CCH); 几何算法;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2009.01.021

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM),该算法可取得比v-SVM更好的理论分类性能.研究表明TM-v-SVM等价于求解特征空间中的两个压缩凸包的最近点对.讨论压缩凸包的相关性质,并给出对应的几何算法.数值模拟实验表明TM-v-SVM和对应的几何算法可取得比其它算法更好的性能.

引用

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