一种支持向量机的快速分类算法

张战成^1,2，王士同^1,3，邓赵红¹，钟富礼³

1. 江南大学数字媒体学院2. 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所3. 香港理工大学电子计算学系

摘 要：鉴于传统支持向量机分类过程的计算量和支持向量的个数成正比,为了提高分类决策的速度,提出一种约简支持向量的快速分类算法,该算法对原始的支持向量进行特定比例的模糊均值聚类操作,按照分类误差最小的原则构建最小线性二乘回归模型,求解新的支持向量系数和决策函数的偏置.人造数据集和标准数据集上的实验表明,约简50%支持向量后,可以在保持分类精度在无统计意义的明显损失的前提下,使得分类速度提高50%.

关键词：分类;支持向量机;快速;