支持向量的信息冗余和SVM改进方法

被引：4

作者：

彭兵

周建中

安学利

向秀桥

罗志猛

机构：

[1] 华中科技大学水电与数字化工程学院

来源：

计算机工程 | 2008年 / 04期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

核函数; 冗余信息; 支持向量机; 黎曼几何;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301 [理论、方法];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

在研究RBF核函数的几何特性和分析SVM数据依赖性改进方法的基础上,提出了支持向量携带数据冗余信息的论点。冗余信息掩盖了所研究对象的特征,影响SVM的性能。基于黎曼几何的SVM数据依赖性改进方法能够剔除支持向量携带的冗余信息,改进SVM的性能。理论分析和实验研究表明,该方法能够有效提高SVM的分类能力和分类速度。

引用

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