核向量机算法研究及应用

对训练样本规模为m的标准支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练,时间复杂度为O(m3),空间复杂度为O(m2)。文章研究将其转换成等价的最小包含球(Minimum Enclosing Ball,MEB)形式,使用核心集向量机(Core Vector Machine,CVM)高效获得近似最优解。CVM的优点是时间复杂度与训练样本规模m呈线性关系,空间复杂度与m无关。实验证明,CVM可以对大规模数据集进行高效的分类。     

粒度支持向量机学习模型

粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)是以粒度计算理论和统计学习理论为基础的一种新的机器学习模型,它可以有效地克服传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对于大规模数据集训练效率低下的问题,同时也可获得较好的泛化性能.文章针对原空间的GSVM模型进行了分析,提出了核空间的GSVM学习模型,在标准数据集上的实验说明了文中提出模型的有效性.     

相关向量机及其在铜锍吹炼中的应用研究

相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)是一种新的在稀疏贝叶斯概率模型的基础上发展起来的基于统计学习理论的机器学习方法,它比支持向量机( Support Vector Machine,SVM)有更多优点,已成为数据挖掘的又一高效有力工具.本文研究了RVM在铜锍吹炼中的应用.用RVM对某冶炼...     

基于约简支持向量机的快速入侵检测算法

标准支持向量机(SVM)算法受时间和空间复杂度约束,无法有效地处理大规模网络入侵检测问题.文中基于SVM的几何解释,提出了一种基于并行凸包分解计算和支持向量机的入侵检测分类算法(PCH-SVM).该算法借助凸包的分解和并行计算快速提取训练样本空间几何凸包的顶点,构建约简SVM训练样本集.实验结果表明,该算法可以在不造成...     

分类大规模数据的核向量机方法研究

标准的支持向量机算法需要求解二次规划问题,因此,在处理大规模样本的时候,求解二次规划问题的时间复杂度和空间复杂度就成为支持向量机应用的一个瓶颈.核向量机将传统支持向量机中的二次规划问题转化为求解最小包围球问题,从而显著降低了二次规划的复杂程度.使用核向量机对大规模数据进行分类,所选用的数据样本数均超过2000,并与标准的支持向量机作了对比实验结果表明:核向量机在处理大规模数据分类时,比标准的支持向量机计算复杂度低,训练速度快,耗费空间少.     

基于离散核支持向量机的文本自动分类

传统基于向量空间模型的文本分类方法需要对文档进行预处理,同时也会损失很多有用的信息.该文提出一种基于离散核支持向量机的文本分类方法,直接根据文档的字符序列构造离散核,用于支持向量机分类算法,比较文档之间的相似性,从而改善文本分类的效果.证明了离散核支持向量机方法的时间复杂度与文本的长度成O(n)关系.在Reuters-21578文档集上将离散核方法与多项式核、高斯核方法进行比较,实验结果表明该文所提方法在简化分类方法的同时也可以提高分类的精度.     

基于最大间隔的支持向量机特征选取算法研究

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种有效分类方法.不同特征选取算法对分类器影响不同,结合支持向量机特点,提出了一种基于最大间隔的支持向量机特征选取算法.利用该算法,对Iris测试数据集进行了特征选取并仿真,实验结果表明,该算法不但能够有效去除噪音数据,而且提高了分类器推广与泛化能力.     

几种SVM的优劣性比较

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是将样本进行分类和回归的一种强大的数学工具,尤其是对高维领域,效果尤为显著.支持向量机工作原理是针对样本数据集,寻找决策函数来对样本数据进行分类的.如今已经衍生出多种SVM的相关模型.最为常见是有孪生支持向量机(T-SVM),正则化支持向量机(RT-SVM),最小二乘支持向量机(LSSVM).这几类模型的出发点和建构模型的思想有些许不同之处.本文则选取了三种常见的SVM模型,分析和比较它们之间的优势以及劣势,能让读者更加深入的了解这类算法,并且在实际问题中更具有选择应用性.     

支持向量机算法用于癌症数据建模

支持向量机算法(Support Vector Machine)是基于统计学习理论(SLT)发展起来的新一代机器学习方法,并被成功地应用到很多模式识别问题中。文中支持向量机分类算法用于卵巢癌病变与非卵巢癌病变质谱数据建模。对卵巢癌数据进行判别预测,预报正确率达到98%。通过与KNN、神经网络等算法的预报结果相比较,其预报能力强于KNN、神经网络算法在这个问题中的应用,为支持向量机算法可以应用于癌症疾病辅助检测提供一例证。     

信息熵与支持向量的关系

标准支持向量机由于具有O(n~3)的时间复杂度和O(n~2)的空间复杂度,影响了其在海量数据集上的应用,而对支持向量机新模型的研究则最有可能取得一些突破,从而彻底解决上述难题。介绍新模型的研究现状的基础上将信息熵引入到支持向量机建模中,重点分析数据的信息熵分布规律和支持向量数据及其熵值的关系,进一步构造了信息熵支持向量机算法,最后给出了相关实验,初步的实验结果显示信息熵支持向量机具有较快的分类速度。