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PSVM,LSVM和NLSVM三种SVM分类算法的比较
引用本文:刘叶青,谷明涛.PSVM,LSVM和NLSVM三种SVM分类算法的比较[J].河南科技大学学报(自然科学版),2008,29(3):84-87.
作者姓名:刘叶青  谷明涛
作者单位:1. 河南科技大学,理学院,河南,洛阳,471003
2. 解放军96251部队,河南,洛阳,471003
摘    要:支持向量机(SVM)是数据分类的强大工具,本文对三个分类算法进行了比较.这三个算法是最近SVM(PSVM),Lagrangian SVM(LSVM)和有限牛顿LSVM(NLSVM),比较了三个算法给出线性分类器的过程以及算法的速度和精度,提供了用SVM方法分类问题时的导向.

关 键 词:数据分类  支持向量机
文章编号:1672-6871(2008)03-0084-04
修稿时间:2007年12月6日

A Comparison Among Three Svm Classification Methods:PSVM,LSVM and NLSVM
LIU Ye-Qing,GU Ming-Tao.A Comparison Among Three Svm Classification Methods:PSVM,LSVM and NLSVM[J].Journal of Henan University of Science & Technology:Natural Science,2008,29(3):84-87.
Authors:LIU Ye-Qing  GU Ming-Tao
Institution:LIU Ye-Qing1,GU Ming-Tao2 (1.Science College,Henan University of Science & Technology,Luoyang 471003,China,2.PLA Unit 96251,China)
Abstract:Support vector machines (SVMs) are powerful tools for providing solutions to classification.In this paper,the comparison among the three classification methods is conducted.The three methods are proximal support vector machine (PSVM),lagrangian support vector machine (LSVM)and finite newton lagrangian support vector machine (NLSVM).The comparison of their algorithm in generating a linear kernel classifier,accuracy and computational complexity is also given.The study provides some guidelines for choosing an ...
Keywords:PSVM  LSVM  NLSVM
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