文件名称：论文研究-基于相异度核空间的支持向量机算法.pdf
文件大小：635KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-10 11:35:58
论文研究
论文研究-基于相异度核空间的支持向量机算法.pdf, 提出基于相异度核空间的混合流形学习与支持向量机(SVMs)算法用于解决高维数据分类问题. 该算法使用SVMs对流形学习降维后的低维嵌入做分类.通过加常数方法构造了衡量数据点相异度的特征空间. 证明了该特征空间不仅能够衡量数据点之间的相异度,还满足Mercer条件对于支持向量机分类核空间的半正定性的要求. 在仿真实验中,采用UCI机器学习数据库上标准分类数据集为样本. 对比构造的相异度核空间与常用核函数如线性核、多项式核、高斯核在支持向量机分类时的 分类精度来验证有效性和优越性.