基于几何分析的支持向量机快速训练与分类算法

• 作者: 吴燕 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 近邻向量 边界向量
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4485字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2007.01.014

摘要

当支持向量机中存在相互混叠的海量训练样本时,不但支持向量求取困难,且支持向量数目巨大,这两个问题已成为限制其应用的瓶颈问题.该文通过对支持向量几何意义的分析,首先研究了支持向量的分布特性,并提出了基于几何分析的支持向量机快速算法,该算法首先从训练样本中选择出部分近邻向量,然后在进行混叠度分析的基础上,选择真实的边界向量样本子空间用来代替全部训练集,这样既大大减少了训练样本数目,同时去除了混叠严重的奇异样本的影响,并大大减少了支持向量的数目.实验结果表明:该算法在不影响分类性能的条件下,可以加快支持向量机的训练速度和分类速度.

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	哈尔滨工业大学图象信息处理研究所	13	88	6.0	9.0
2	吴燕	燕山大学通信电子工程系	6	58	5.0	6.0
3	张晔	哈尔滨工业大学图象信息处理研究所	108	943	17.0	25.0