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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2008-05-15

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:EI、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:48

Issue:3

Page Number:446-450

ISSN No.:1000-8608

Key Words:卫向量;支持向量机;训练集;支持向量集

Abstract:针对支持向量机(SVM)在处理大规模训练集时,训练速度和分类速度变慢的缺点,提出了一种基于卫向量的简化SVM模型.用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量,缩小训练集规模;在此基础上对训练得到的支持向量集,用线性相关性去除冗余支持向量,从而达到简化目的.对UCI标准数据集的实验表明:在保证不损失分类精度的前提下,该模型一定程度上改进了传统SVM,缩短了学习时间,取得了良好的效果.