增量密度加权近似支持向量机

摘要：

近似支持向量机(PSVM)是一个正则化最小二乘问题,且具有解析解.但是它失去了支持向量机(SVM)的稀疏性,使得所有的训练样例都成为支持向量.为了有效地控制近似支持向量机的稀疏性,提出了增量密度加权近似支持向量机(IDWPSVM),它在训练集中选取最基本的支持向量.实验表明,IDWPSVM方法与SVM,PSVM和DWPSVM方法相比,精度相似,收敛速度快,IDWPSVM方法有效地控制了近似支持向量机的稀疏性.

关键词： Proximal support vector machine Density weight Increment Sparseness

作者: 鲁淑霞 崔芳芳 忽丽莎

作者单位: 河北省机器学习重点实验室 河北大学数学与计算机学院 保定071002

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 64-64

在线出版日期: 2012-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）