河北大学学报(自然科学版) ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (2): 113-117.DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2011.02.001

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基于取样的潜在支持向量机序列最小优化算法

鲁淑霞,曹贵恩,孟洁,王华超   

  1. 河北大学,数学与计算机学院,河北,保定,071002
  • 出版日期:2011-03-25 发布日期:2011-03-25
  • 基金资助:
    河北省自然科学基金,河北大学自然科学研究计划博士项目,河北省教育厅科学技术研究计划资助项目

A Sequential Minimal Optimization Algorithm for the Potential Support Vector Machine Based on Sampling

LU Shu-xia,CAO Gui-en,MENG Jie,WANG Hua-chao   

  • Online:2011-03-25 Published:2011-03-25

摘要: 为了提高潜在支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了基于样本取样的潜在支持向量机序列最小优化算法,去掉了大部分非支持向量,把支持向量逐渐压缩到取样样本集中.此算法特别适合大样本数据且支持向量个数相对较少的情况.实验表明,改进的序列最小优化算法加速了潜在支持向量机分类器训练时间.

关键词: 潜在支持向量机, 序列最小优化, 取样

中图分类号: