基于类间最近邻支持向量信息测度排序的快速分类算法研究

• 作者: 张晔 胡正平
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 核函数 乘性规则
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 758-761
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3759字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2005.06.014

摘要

提出了基于特征空间中最近邻类间支持向量信息测度排序的快速支持向量机分类算法,对于训练样本首先进行最近邻类间支持向量信息测度升序排列处理;然后根据排序的结果选择最优的训练样本子空间,在选择的样本子空间内采用乘性规则直接求取Lagrange因子,而不是传统的二次优化方法;最后加入附加剩余样本进行交叉验证处理,直到算法满足收敛性准则.各种分类实验结果表明,该算法具有非常良好的性能,特别是在训练样本庞大,支持向量数量较多的情况下,能够较大幅度地减少计算复杂度,提高分类速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡正平	哈尔滨工业大学通信电子工程系图像信息处理研究所	160	1215	17.0	28.0
5	张晔	哈尔滨工业大学通信电子工程系图像信息处理研究所	108	943	17.0	25.0