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海量数据分类v--SVM问题的软最小球方法
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作者 张敬忠 余频杰 《电脑知识与技术》 2007年第12期1384-1388,共5页
海量数据分类问题是目前SVM学习算法研究的一个热点。传统的SVM方法是通过计算二次规划问题求解的，当训练样本数较大时存在一定的困难。文章介绍一种新的方法，该方法把二分类问题看作特殊的软最小球覆盖问题。提出求解SVM问题的全新... 海量数据分类问题是目前SVM学习算法研究的一个热点。传统的SVM方法是通过计算二次规划问题求解的，当训练样本数较大时存在一定的困难。文章介绍一种新的方法，该方法把二分类问题看作特殊的软最小球覆盖问题。提出求解SVM问题的全新的最小球覆盖几何解释，通过软最小球算法进行求解，避免了计算复杂度高的问题。可以用来求解11目标函数海量数据v-SVM分类问题。实验结果表明，文章提出的算法与同类算法相比具有相当的竞争力。 展开更多
关键词 支持向量机 软最小球 v-SVM 海量数据
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