求解广义特征值近似支持向量机的反幂法

给出求解广义特征值近似支持向量机(GEPSVM)的一种反幂迭代法,并介绍反幂法的加速技巧.数值实验表明在保持对交叉数据集分类能力的前提下,所提出的方法比原始GEPSVM方法具有更高的求解效率.     

一种改进的模糊支持向量机隶属度确定方法

为了克服支持向量机方法对于噪声或异常样本敏感的问题,本文研究基于粗糙集理论的粗糙单类支持向量机,提出一种改进的模糊支持向量机隶属度确定方法.该算法首先利用粗糙集思想构造一个最小粗糙球,分别得到对应粗糙球的上近似、下近似与边界区域,然后依据样本在超球中的位置对分布在下近似、边界域和粗糙球以外的样本,分别采用三种不同的方式...     

基于加权近似支持向量机的文本分类

随着因特网的迅速增长,能够分类大规模文档的高效文本分类算法变得非常重要.该文提出一种基于加权近似支持向量机模型的文本分类算法,加权近似支持向量机对近似支持向量机作了改进,通过为每个训练误差增加一个权值和使用在原空间直接求解的算法,克服了近似支持向量机模型不适合不平衡数据分类和高维数据分类的缺点.试验结果表明,与标准支持向量机算法相比,该算法的分类质量与训练速度都有提高,是一种适合文本分类的高效算法.     

基于近似支持向量回归机的多属性决策

将近似支持向量回归机应用到多属性决策问题,提出基于近似支持向量回归机的多属性决策方法。该方法从决策问题本身出发,构造学习样本,再通过近似支持向量回归机拟舍出多属性效用函数,从而实现对方案的排序。与支持向量机相比该模型参数少,核函数无需满足Mercer条件,算法简单、可靠。最后通过算例表明方法的可行性与有效性。     

马氏度量下局部化广义特征值最接近支持向量机

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.     

基于多约简α-GMM和SVM的说话人确认

针对说话人确认识别率低及鲁棒性差的问题,提出一种基于多约简α-GMM和支持向量机的说话人确认算法.该算法首先采用主成分分析方法对语音特征向量降维,在约简向量集上为话者建立α-GMM模型,并根据模型间的KL散度进行聚类,得到各个类的聚类中心模型,将其作为SVM的输入得出最终识别结果.仿真实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和较高的识别率.     

基于密度的稀疏最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机对训练样本内噪声比较敏感和其稀疏性差的问题,提出基于密度k-近邻向量的训练样本裁剪算法。对训练样本的各个样本类进行聚类,删除噪声数据,提高支持向量机的训练精度。通过计算出每个样本类的平均相似度和平均密度,得到样本的类相似度阈值;根据相似度阈值,将小于类相似度阈值的样本进行合并,减少训练样本总数。实验结果表明,该算法在保证训练精度的情况下,减少了支持向量数目。     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

一种基于动态类中心模型选择的模糊支持向量机

模糊支持向量机的核心思想是赋予样本模糊隶属度,给每个样本以不同的权重,从而克服标准支持向量机对噪声和异常点敏感的问题.现有的模糊支持向量机算法通常以样本与类中心距离为基础,给每个样本赋予一个固定的隶属度,没有根据样本分布对隶属度做进一步修正.提出了一种新的动态方式赋予样本隶属度,利用萤火虫算法不断地更新样本中心的位置和隶属度函数,同时利用粒子群算法优化模糊支持向量机参数.在UCI数据集上的实验结果表明,该算法可以有效减少噪声和野点对超平面的影响,分类性能要优于几类常用的模糊支持向量机算法.     

用组件模式对数据挖掘算法中的SVM研究

介绍了算法组件的设计思想，在组件模式下实现支持向量机算法的模型结构的过程，通过支持向量机算法来实现算法组件的过程，并分析了组件模式下支持向量机算法存在的问题。