基于线性孪生支持向量机的特征选择方法

• 作者: 李鑫滨 邱建坤 韩松
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 孪生支持向量机 L1范数 嵌入式方法
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5020字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1409-0368

摘要

提出了一种基于线性孪生支持向量机（TWSVM）的嵌入式特征选择方法。该方法在构造分类器的过程中，通过在TWSVM原有优化模型中引入一个惩罚项，来实现特征选择。在求解过程中，采用交替迭代优化方法将该模型求解问题分解成两个子问题来处理，即标准TWSVM优化问题和关于特征权重的非线性约束优化问题，并分别对子问题进行有效求解。在UCI数据集上对算法进行了仿真分析和比较，仿真结果验证了算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鑫滨	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	28	347	9.0	18.0
2	韩松	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	11	47	5.0	6.0
3	邱建坤	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	2	8	1.0	2.0