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大规模数据集下支持向量机训练样本的缩减策略
被引量:
13
1
作者
罗瑜
易文德
+1 位作者
王丹琛
何大可
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第10期211-213,共3页
大量数据下支持向量机的训练算法是SVM研究的一个重要方向和焦点。该文从分析SVM训练的问题的实质和难点出发,提出一种在训练前先求出类别质心,去除非支持向量对应的样本,从而达到缩小样本集的方法。该方法在不损失分类正确率的情况下...
大量数据下支持向量机的训练算法是SVM研究的一个重要方向和焦点。该文从分析SVM训练的问题的实质和难点出发,提出一种在训练前先求出类别质心,去除非支持向量对应的样本,从而达到缩小样本集的方法。该方法在不损失分类正确率的情况下具有更快的收敛速度,并从空间几何上解释了支持向量机的原理。仿真实验证明了该方法的可行性和有效性。
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关键词
支持
向量
机
分解算法
类别质心
准支持向量
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职称材料
题名
大规模数据集下支持向量机训练样本的缩减策略
被引量:
13
1
作者
罗瑜
易文德
王丹琛
何大可
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
重庆文理学院数学与计算机科学系
四川省信息安全测评中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第10期211-213,共3页
基金
上海市特种光纤重点实验室科研项目
地铁CBTC无线接入安全认证算法研究。
文摘
大量数据下支持向量机的训练算法是SVM研究的一个重要方向和焦点。该文从分析SVM训练的问题的实质和难点出发,提出一种在训练前先求出类别质心,去除非支持向量对应的样本,从而达到缩小样本集的方法。该方法在不损失分类正确率的情况下具有更快的收敛速度,并从空间几何上解释了支持向量机的原理。仿真实验证明了该方法的可行性和有效性。
关键词
支持
向量
机
分解算法
类别质心
准支持向量
Keywords
Support vector machines, Decomposition algorithm, Reduction strategy,Centroid , Quasi-support vectors
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大规模数据集下支持向量机训练样本的缩减策略
罗瑜
易文德
王丹琛
何大可
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007
13
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