基于分类超平面的非线性集成学习机

• 作者: 刘忠宝 师智斌 赵文娟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 分类超平面 非线性集成 大规模数据
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1361-1364
• 页数: 4页
• 分类号: TP392
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.05.020

摘要

针对支持向量机面临的大规模数据分类问题,提出基于分类超平面的非线性集成学习机NALM.该方法借鉴管理学中协同管理的思想,将大规模数据分成规模较小的子集,然后分别在子集上运行分类超平面算法,最后将各子集上的分类结果进行非线性集成得到最终的分类结果.该方法不仅继承了分类超平面的优点,而且还将分类超平面的适用范围从小规模数据扩展到中大规模数据,从线性空间推广到Hilbert核空间.若干数据集上的实验表明:NALM能以较少的支持向量来解决大规模样本分类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘忠宝	中北大学电子与计算机科学技术学院	11	78	6.0	8.0
5	赵文娟	山西大学商务学院信息学院	28	111	6.0	9.0
6	师智斌	中北大学电子与计算机科学技术学院	13	39	4.0	5.0