| 一种改进的最小二乘支持向量机算法 |
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| 引用本文： | 万辉,魏延.一种改进的最小二乘支持向量机算法[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2010,27(4):69-72. |
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| 作者姓名： | 万辉 魏延 |
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| 作者单位： | 重庆师范大学,科研处;信息科学与工程学院,重庆,400047 |
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| 摘 要： | 最小二乘支持向量机是标准支持向量机的一种扩展,它是支持向量机在二次损失函数下的一种形式.它用等式约束代替不等式约束,求解过程变为解一组等式方程,避免了求解耗时的二次规划问题,但同时也丧失了标准支持向量机的稀疏性,影响了二次学习的效率.针对上述问题,本文提出了一种改进的最小二乘支持向量机增量学习方法.改进的最小二乘支持向量机算法采用自适应剪枝方法对解进行稀疏,根据每次训练得到的分类器性能来设定剪枝阚值和样本增量的大小,如果得到的分类器性能好,剪枝阈值和样本增量就大,反之,剪枝阚值和样本增量就小,从而提高了最小二乘支持向量机训练效率,解决了稀疏性问题.最后,仿真实验表明该算法方案可行.
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 增量学习 稀疏性 |
An Improved Least Square Support Vector Machines Algorithm
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WAN Hui,WEI Yan.An Improved Least Square Support Vector Machines Algorithm
[J].Journal of Chongqing Normal University:Natural Science Edition,2010,27(4):69-72. |
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| Authors: | WAN Hui WEI Yan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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