支持向量机分类器的快速样本选择法

• 作者: 温长吉
• 来源期刊: 沈阳化工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 κ-近邻法 核矩阵
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 310-313
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2073字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2198.2007.04.018

摘要

当样本集很大时,训练支持向量机需要很大的内存空间和很长的CPU占用时间.为了减轻支持向量机训练过程中的计算负担,提出一种快速的改进算法,该算法只选择靠近最优超平面的样本.实验结果表明:当训练集很大时,训练时间及预处理的时间都得到了削减,同时,分类精度并没有损失.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温长吉	吉林农业大学信息技术学院	23	130	5.0	11.0