支持向量机中核参数选择的Max-Min方法

• 作者: 张素玲 薛贞霞 黄彦辉
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 支持向量机 核函数 核参数 异类距离平方阵
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 469-472
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2007.03.037

摘要

通过核函数技巧,定义了高维空间中两样本点之间的距离.引入异类距离平方阵,提出了一种新的选择SVM核参数准则,并给出算法,即max-min方法.该方法利用不同类的训练样本之间的距离,而不通过SVM标准样本训练寻求最优的(或有效的)核参数,避免了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.同时又分别以径向基核函数(RBF)和多项式函数为例进行试验,显示采用该方法的算法步骤.结合试验结果,得出关于核参数的选择问题一般在一个开集内只有有效值,不存在最优值,即是一个多目标优化问题的结论.并引用已有的实验结果充分支持我们的结论.max-min方法不仅在理论上提供了一种选择最优核参数的方法,而且对试验性选择具有指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛贞霞	河南科技大学数学系	18	89	5.0	8.0
5	黄彦辉	河南科技大学数学系	4	5	1.0	2.0
6	张素玲	西安电子科技大学应用数学系	1	5	1.0	1.0