文件名称：一种基于卫向量的简化支持向量机模型 (2008年)
文件大小：877KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-05 18:41:47
自然科学 论文
针对支持向量机(SVM)在处理大规模训练集时,训练速度和分类速度变慢的缺点,提出了一种基于卫向量的简化 SVM模型 。用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量,缩小训练集规模 ;在此基础上对训练得到的支持向量集,用线性相关性去除冗余支持向量,从而达到简化目的。对UCI标准数据集的实验表明 :在保证不损失分类精度的前提下,该模型一定程度上改进了传统 SVM,缩短了学习时间,取得了良好的效果。