精简训练样本与支持向量

摘要：

支持向量机基于统计学习理论并能较好地解决小样本问题,对许多含有大数量样本的数据库来说,支持向量机并不非常合适.训练样本的数量严重影响训练的速度与支持向量的数量.实验表明,保留训练样本的邻界样本,去除部分非邻界样本可以明显地减少训练样本的数量和支持向量的个数,而泛化能力几乎没有下降.

关键词： 支持向量机 支持向量 精简训练样本 统计学习

作者: 陈玉坤 于洪洁

作者单位: 上海交通大学,工程力学系,上海,200240

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 428-433

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）