迭代再权q范数正则化LS SVM分类算法

• 作者: 刘建伟 李双成 罗雄麟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 迭代再权方法 q范数 最小二乘支持向量机 正则化 特征选择 分类算法
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 166-168
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2403字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.03.056

摘要

提出一种迭代再权q范数正则化最小二乘支持向量机(LS SVM)分类算法.该算法通过交叉校验过程选择正则化范数的阶次q(0＜q＜∞),具有分类效果稳定、收敛快、运行速度快的特点.使用该算法和LS SVM对比3组癌症数据,实验结果表明,该算法能够实现自适应特征选择,且比LS SVM推广能力强,在算法耗时方面优于LS SVM.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗雄麟	中国石油大学自动化研究所	143	1487	17.0	33.0
2	刘建伟	中国石油大学自动化研究所	47	653	9.0	25.0
3	李双成	中国石油大学自动化研究所	4	9	2.0	3.0