计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2008年
6期
178-180
,共3页
无监督学习%超球体One-class支持向量机%SMO训练算法
無鑑督學習%超毬體One-class支持嚮量機%SMO訓練算法
무감독학습%초구체One-class지지향량궤%SMO훈련산법
由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中.而超球体One class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习.但由于超球体One-class支持向量机没有一种快速训练算法,使其在应用中受到限制.SMO算法成功地训练了标准SVM,其训练思想也可用于超球体One-class支持向量机的训练.本文提出了超球体One-class支持向量机的SMO训练算法,并对其空间和时间复杂度进行了分析.实验表明,这种算法能迅速、有效地训练超球体One-class支持向量机.
由于One-class支持嚮量機能用于無鑑督學習,被廣汎用于信息安全、圖像識彆等領域中.而超毬體One class支持嚮量機能生成一箇閤適的毬體,將訓練樣本包含其中,故更適閤于呈毬形分佈的樣本學習.但由于超毬體One-class支持嚮量機沒有一種快速訓練算法,使其在應用中受到限製.SMO算法成功地訓練瞭標準SVM,其訓練思想也可用于超毬體One-class支持嚮量機的訓練.本文提齣瞭超毬體One-class支持嚮量機的SMO訓練算法,併對其空間和時間複雜度進行瞭分析.實驗錶明,這種算法能迅速、有效地訓練超毬體One-class支持嚮量機.
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