可补偿类别差异的加权支持向量机算法

支持向量机(SVM)算法在各类别样本数多少不同时,样本数量多的类别,其分类误差小,而样本数量少的类别,其分类误差大.针对这种倾向性问题,在分析其产生原因的基础上,提出了加权SVM算法,从而克服了常规SVM算法不能灵活处理每一个样本的缺陷,同时补偿了这种倾向性造成的不利影响.这种以牺牲大类别精度来提高小类别精度的加权支持向量机方法,可应用于诸如故障诊断等关注小类别分类精度的场合.户外图象识别的实验结果证明,该算法是有效的.

基于SVM学习方法的分析

介绍了增量学习算法、序列最小优化算法、加权支持向量机算法等几种应用于大型数据库,在加快训练速度、降低分类错误率等方面有改进的SVM流行算法.在分析各种算法优缺点的基础上,提出了在线性样本训练、超大规模样本下满足KKT条件的算法是SVM算法的发展方向的观点.