传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向...传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向量进行K均值聚类操作,据此提出了一种约简支持向量的快速分类算法FD-SVM(Fast Decision algorithm of Support Vector Machine),该算法首先对原始的支持向量进行特定比例的K均值聚类操作,聚类的中心为约简后新的支持向量,按照分类误差最小的原则构建优化模型,用二次规划方法求解得到新的支持向量的系数。标准数据集上的实验表明,保持分类精度的损失在统计意义上不明显的前提下,FD-SVM可以有效压缩支持向量的数量,提高分类速度。展开更多
许多核分类方法的决策函数可以表示为支持向量的组合,如SVM,而支持向量含有非常重要的隐私信息,因此,在分类决策时可能会暴露此类信息,同时分类速度受限于支持向量的个数,如SVM的分类复杂度为O(|SVs|).为解决上述两个问题,本文基于最小...许多核分类方法的决策函数可以表示为支持向量的组合,如SVM,而支持向量含有非常重要的隐私信息,因此,在分类决策时可能会暴露此类信息,同时分类速度受限于支持向量的个数,如SVM的分类复杂度为O(|SVs|).为解决上述两个问题,本文基于最小包含球球心在原始空间中的代理原像,提出了一种隐藏支持向量信息并能快速实现分类的SVM方法,称为隐私保护的快速SVM分类方法(Fast Classification Approach of SVM with Privacy Preservation,FCA-SVMWPP).同时提供了两种求解代理球心原像的方法,分别称为QP解法和直接解法.UCI和PIE人脸数据集的实验结果表明,本文方法可解决上述两个问题并具有较好的效果.展开更多
文摘传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,当支持向量较多时,其分类过程的计算比较耗时。该文基于支持向量的稀疏性,证明了对支持向量压缩时,收紧新的快速决策函数和原始决策函数之间的误差等价于在样本空间对原始支持向量进行K均值聚类操作,据此提出了一种约简支持向量的快速分类算法FD-SVM(Fast Decision algorithm of Support Vector Machine),该算法首先对原始的支持向量进行特定比例的K均值聚类操作,聚类的中心为约简后新的支持向量,按照分类误差最小的原则构建优化模型,用二次规划方法求解得到新的支持向量的系数。标准数据集上的实验表明,保持分类精度的损失在统计意义上不明显的前提下,FD-SVM可以有效压缩支持向量的数量,提高分类速度。
文摘许多核分类方法的决策函数可以表示为支持向量的组合,如SVM,而支持向量含有非常重要的隐私信息,因此,在分类决策时可能会暴露此类信息,同时分类速度受限于支持向量的个数,如SVM的分类复杂度为O(|SVs|).为解决上述两个问题,本文基于最小包含球球心在原始空间中的代理原像,提出了一种隐藏支持向量信息并能快速实现分类的SVM方法,称为隐私保护的快速SVM分类方法(Fast Classification Approach of SVM with Privacy Preservation,FCA-SVMWPP).同时提供了两种求解代理球心原像的方法,分别称为QP解法和直接解法.UCI和PIE人脸数据集的实验结果表明,本文方法可解决上述两个问题并具有较好的效果.
