一般化最小包含球的大样本快速学习方法

• 作者: 应文豪 王士同 王娟 胡文军
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 一般化最小包含球 大样本 核心向量机 核心集 拓展核心集
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1831-1840
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2012.01831

摘要

标准最小包含球(Minimum enclosing ball,MEB)模型的对偶问题可视为MEB问题并能够利用核心集向量机(Core vector machine,CVM)实现大样本的快速训练,但对于一般化MEB模型,对偶问题中的不等式约束发生了变化而不能视为MEB问题,不能方便地使用CVM来解决大样本的快速训练.为此,提出了一般化MEB快速学习方法(Fast learning of generalized MEB,FL-GMEB),首先放松对偶问题中的不等式约束条件,使其等价于中心约束的MEB问题,从而利用CVM获得其核心集(Core set,CS);然后利用局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)的逆思想将CS扩充为拓展核心集(Extended core set,ECS);最后将ECS及其对应的优化权作为一般化MEB模型的逼近解.UCI和USPS数据集上的实验结果表明,FL-GMEB在大样本快速训练方面具有较好的性能优势.