一种支持向量机大规模数据集训练算法

摘要：

支持向量机训练中样本集过大将会导致训练过程非常缓慢问题，本文研究支持向量机训练中样本集分布的几何特征,在不影响分类性能的前提下,提出一种适合大样本集训练的Quasi Choosing算法,该算法能剔除大部分与训练结果无关的样本,可有效加快训练速度。

关键词： 支持向量机 数据集训练 Quasi Choosing算法 偏移量 伪距离 样本集分布

作者: 陈栋梁 王浩 姚宏亮

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院 合肥 230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国仪器仪表学会第九届青年学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 531-535

在线出版日期: 2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）