基于最小二乘的孪生有界支持向量机分类算法

• 作者: 业巧林 闫贺
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 模式分类 最小二乘问题 孪生有界支持向量机 大规模数据 非平行平面
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.180306

摘要

基于经典的孪生有界支持向量机(TBSVM),构造了一个既简单又快速的基于最小二乘的孪生有界支持向量机(LSTBSVM)的二分类算法.该算法简单地将TBSVM模型中的两个目标函数中不等式约束问题修改为等式约束,问题最终归结为求解两个最小二乘问题,以至于两个最优不平行平面可通过求解一对线性方程组获取.与TBSVM相比,LSTBSVM具有更低的时间复杂度,以至于可以有效地处理大数据集.通过理论分析和在传统的UCI和人工数据集上的实验显示,LSTBSVM不仅具较快的计算速度,且能得到与TBSVM相当的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	业巧林	南京林业大学信息科学与技术学院	31	77	5.0	8.0
2	闫贺	南京林业大学信息科学与技术学院	3	21	2.0	3.0