计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
22期
145-147,150
,共4页
支持向量机%最小二乘%稀疏化%分类%特征空间%二次规划
支持嚮量機%最小二乘%稀疏化%分類%特徵空間%二次規劃
지지향량궤%최소이승%희소화%분류%특정공간%이차규화
最小二乘支持向量机在提高求解效率的同时,会丧失解的稀疏性,导致其在预测新样本时速度较慢.为此,提出一种稀疏化最小二乘支持向量机分类算法.在特征空间中寻找近似线性无关向量组,构造分类判别函数的稀疏表示,相应的最小二乘支持向量机优化问题可以通过线性方程组求解,从而得到最优判别函数.实验结果表明,该算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比最小二乘支持向量机更快的预测速度.
最小二乘支持嚮量機在提高求解效率的同時,會喪失解的稀疏性,導緻其在預測新樣本時速度較慢.為此,提齣一種稀疏化最小二乘支持嚮量機分類算法.在特徵空間中尋找近似線性無關嚮量組,構造分類判彆函數的稀疏錶示,相應的最小二乘支持嚮量機優化問題可以通過線性方程組求解,從而得到最優判彆函數.實驗結果錶明,該算法在不損失分類精度的前提下,能夠穫得比最小二乘支持嚮量機更快的預測速度.
최소이승지지향량궤재제고구해효솔적동시,회상실해적희소성,도치기재예측신양본시속도교만.위차,제출일충희소화최소이승지지향량궤분류산법.재특정공간중심조근사선성무관향량조,구조분류판별함수적희소표시,상응적최소이승지지향량궤우화문제가이통과선성방정조구해,종이득도최우판별함수.실험결과표명,해산법재불손실분류정도적전제하,능구획득비최소이승지지향량궤경쾌적예측속도.
