基于边界向量的支持向量机增量算法

• 作者: 宋永胜 王建华 赵莹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 增量学习算法 支持向量机 预选取
• 年，卷（期）: 2007,（33）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 173-175,183
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3940字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.33.055

摘要

提出了一种新的基于边界向量的增量式支持向量机学习算法.该算法根据支持向量的几何分布特点,采用边界向量预选取方法,从增量样本中选取最有可能成为支持向量的样本形成边界向量集,在其上进行支持向量训练.通过对初始样本是否满足新增样本KKT条件的判断,解决非支持向量向支持向量的转化问题,有效地处理历史数据.针时UCI标准数据集上的仿真实验表明,基于边界向量的增量算法可以有效地减少训练样本数,积累历史信息,具有更高的分类速度和更好的推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建华	哈尔滨师范大学计算系	92	484	11.0	15.0
2	赵莹	哈尔滨师范大学计算系	7	12	1.0	3.0
3	宋永胜	大连轻工业学院艺术与设计系	2	9	1.0	2.0