一种改进的线性SVM

对模式分类中的近似线性可分问题提出了一种新的近似线性支持向量机(SVM):先对近似线性分类中的训练集所形成的两类凸壳进行了相似变形,使变形后的凸壳线性可分,再用平分最近点和最大间隔法求出理想的分划超平面,然后再通过求解最大间隔法的对偶问题得到基于相似压缩的近似线性SVM。此外,还从理论和实证分析两个方面将该方法与线性可分SVM及已有的近似线性可分SVM进行了对比分析,说明了该方法的优越性与合理性。