一种快速最小二乘支持向量机分类算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Classification algorithm of fast least squares support vector machine
最小二乘支持向量机不需要求解凸二次规划问题,通过求解一组线性方程而获得最优分类面,但是,最小二乘支持向量机失去了解的稀疏性,当训练样本数量较大时,算法的计算量非常大.提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机推广能力的同时,算法的速度得到了提高,尤其是当训练样本数量较大时算法的速度优势更明显.新算法通过选择那些支持值较大样本作为训练样本,以减少训练样本数量,提高算法的速度;然后,利用最小二乘支持向量机算法获得近似最优解.实验结果显示,…查看全部>>
孔锐;张冰
暨南大学,珠海学院,计算机科学系,广东,珠海,519070暨南大学,珠海学院,计算机科学系,广东,珠海,519070
信息技术与安全科学
稀疏性最小二乘支持向量机核函数支持向量机
《计算机工程与应用》 2007 (32)
168-170,200,4
暨南大学引进人才基金(No.04JZKY005).
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