最小二乘支持向量机的一种稀疏化算法

被引:12
作者
王海峰
胡德金
机构
[1] 上海交通大学制造技术及自动化研究所
关键词
最小二乘支持向量机; 剪枝算法; 支持值图谱;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
介绍了一种稀疏化最小二乘支持向量机的剪枝算法。由于支持值图谱中小的支持值所对应的训练样本在算法执行阶段所起的作用较小,所以删除它们不会引起性能的显著下降。仿真实验表明,该算法不但简单、易于实现,而且能够保持良好的分类性能。
引用
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页数:3
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共 2 条
  • [1] 支持向量机导论[M]. 电子工业出版社 , (英)NelloCristianini, 2004
  • [2] 统计学习理论的本质[M]. 清华大学出版社 , (美)VladimirN.Vapnik著, 2000