一种支持向量逐步回归机算法研究

支持向量机是解决非线性问题的重要工具,对多元线性回归模型和支持向量机的原始形式进行比较,拟定从样本子集的多元线性回归模型出发,逐步搜索支持向量,提出了一种建立支持向量回归机的快速算法,以降低核矩阵的规模从而降低解凸二次规划的复杂度;最后,分析了该算法的复杂度,并提供了一个算例。

支持向量逐步回归机及其改进算法研究

本文根据支持向量的稀疏性和其分布于超平面附近的特性,提出了支持向量逐步回归机算法,并改进了算法构建新的训练样本子集的方法和利用整数规划对每次搜索的新样本个数m进行了优化,同时分析了算法的复杂度。最后用仿真结果验证了算法的收敛性和有效性。