一种改进的支持向量机增量学习算法

• 作者: 刘三阳 刘叶青 谷明涛
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 增量学习 分类
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 142-143,187
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3699字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.10.041

摘要

提出了一种改进的支持向量机增量学习算法.分析了新样本加入后,原样本和新样本中哪些样本可能转化为新支持向量.基于分析结论提出了一种改进的学习算法.该算法舍弃了对最终分类无用的样本,并保留了有用的样本.对标准数据集的实验结果表明,该算法在保证分类准确度的同时大大减少了训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘三阳	西安电子科技大学数学科学系	662	5562	32.0	51.0
2	刘叶青	西安电子科技大学数学科学系	8	57	5.0	7.0