大规模训练数据的支持向量机学习新方法

支持向量机不能直接对大规模的训练数据进行学习。提出一种新的减小样本集规模的方法;在映射后的高维空间中寻找两种类别的交界部分,交界部分上的样本作为学习样本。并且指出,不需涉及具体映射的形式只用核函数即可找到交界部分的样本。实验表明,新方法优于直接在低维样本空间中寻找交界部分样本的方法。