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为了对分类最小二乘支持向量机实施有效的稀疏化，以提高分类速率，采用分类相关分析算法，按序提取样本核矩阵的全部分类相关成分，并依据样本核矩阵各列与分类相关成分的相关性，对训练集所有个体按分类的重要性排序，进而可选取最重要的部分个体作为支持向量，并将其余非支持向量的信息转移至支持向量，以提高支持向量的分类表达能力.由此构建一种新的稀疏型最小二乘支持向量机CS LSSVM，并将其应用于多个模式分类的实际问题.测试结果表明，CS LSSVM稀疏性很强，且保持了标准LSSVM的分类性能，还可直接适用于多类问题. 相似文献