马氏度量下局部化广义特征值最接近支持向量机

• 作者: 业巧林 周健航 张福全 杨绪兵 许等平
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 最接近支持向量机 广义特征值 马氏度量 凸壳
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 65-71
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2018.04.011

摘要

局部化广义特征值最接近支持向量机(Localized GEPSVM,LGEPSVM)是从广义特征值最接近支持向量机(GEPSVM:Proximal Support Vector Machine via Generalized Eigenvalues)衍生而来,其原理是在GEPSVM通过求解广义特征值获得两个彼此不平行的超平面的基础上,分别求解两个超平面的凸壳,修改GEPSVM的分类判据为将测试样本归为距其最近凸壳所属的那一类.分析和实验表明,LGEPSVM较之GEPSVM具有更高的分类精度.然而,由于LGEPSVM在训练和分类过程中都涉及凸壳计算问题,因而费时较多.为了缓解这一问题,本文提出的基于马氏度量的最小椭圆凸壳算法MLGEPSVM(LGEPSVM based on Mahalanobis Metric),即分类时只需要判断样本与对应椭圆凸壳的距离.较之LGEPSVM和GEPSVM,MLGEPSVM具有如下几个特点:(1)给出了马氏度量下的椭圆凸壳计算方法,(2)分类速度更快,(3)更低的存储空间,每类样本仅需存储椭圆凸壳(可通过中心和协方差表示),而不是所有的凸壳顶点.在人工和标准数据集上的实验,验证了MLGEPSVM的上述性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许等平		25	125	5.0	10.0
2	业巧林	南京林业大学信息科学技术学院	31	77	5.0	8.0
3	杨绪兵	南京林业大学信息科学技术学院	21	56	4.0	7.0
4	张福全	南京林业大学信息科学技术学院	21	15	2.0	3.0
5	周健航	南京林业大学信息科学技术学院	1	1	1.0	1.0