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结构化加权最小二乘支持向量机
作者姓名:鲁淑霞  田如娜
作者单位:河北大学数学与计算机学院 保定071002;河北大学数学与计算机学院 保定071002
基金项目:本文受国家自然科学基金(61170040),河北省自然科学基金(F2011201063)资助
摘    要:针对最小二乘支持向量机(LSSVM)没有考虑样例本身的结构信息和对异常点敏感,提出了一种新的分类器——结构化加权最小二乘支持向量机(SWLSSVM),SWLSSVM通过在目标函数中引入协方差矩阵考虑了样例的结构信息;为了减少异常点的影响,其根据本类样本点到该类中心的距离对误差项进行加权。实验表明,SWLSSVM与LSSVM和SVM相比具有更好的分类和泛化性能。

关 键 词:最小二乘支持向量机  结构化    协方差矩阵 中图法分类号TP181文献标识码A
收稿时间:2013-05-21
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