基于二分网格的支持向量预选取算法
来源期刊：控制与决策2007年第7期
论文作者：唐耀华 高静怀 邱保志
文章页码：755 - 1523
关键词：支持向量机;二分网格;分类;边界样本;
摘 要：在SVM训练过程中,二次规划问题的求解制约着SVM应用于大规模数据.SVM的决策函数由邻近分类超平面的部分训练样本——支持向量决定.基于减小训练样本数目、加快SVM训练过程的目的,提出一种基于二分网格的边界样本提取方法.数据仿真实验表明,该方法具有边界样本提取准确、效率高、速度快、能够自适应样本分布的优点,而且不会显著降低SVM分类器的性能.
唐耀华，高静怀，邱保志
摘 要：在SVM训练过程中,二次规划问题的求解制约着SVM应用于大规模数据.SVM的决策函数由邻近分类超平面的部分训练样本——支持向量决定.基于减小训练样本数目、加快SVM训练过程的目的,提出一种基于二分网格的边界样本提取方法.数据仿真实验表明,该方法具有边界样本提取准确、效率高、速度快、能够自适应样本分布的优点,而且不会显著降低SVM分类器的性能.
关键词：支持向量机;二分网格;分类;边界样本;
