基于特征空间中样本选取与分离的SVM简化方法

• 作者: 王勇
• 来源期刊: 长春工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 支持向量机 特征空间 分类 二次规划问题
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 486-491
• 页数: 6页
• 分类号: O24
• 字数: 4586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1374-B.2008.05.002

摘要

在特征空间中将样本做分离,将高维的二次规划问题化成数个低维的二次规划问题的组合,大大降低了训练SVM的运算量,而又基本不损害SVM的性能,这为SVM在模式分类中的实时应用创造了条件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	长春工业大学基础科学学院	13	76	4.0	8.0