改进的支持向量机分类算法

在研究了标准SVM分类算法后,本文提出了一种快速的支持向量机分类方法。该方法通过解决两类相关的SVM问题,找到两个非平行的平面,其中每个平面靠近其相应的类样本点,远离另一类样本点,最后通过这两个平面找到一个将两类样本分开的最优平面。在处理非线性情况下,引入一种快速核函数分类方法。使用该算法可以使分类的速度得到很大提高,针对实际数据集的实验表明了该算法的有效性。