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对支持向量分类机中的一些基本方法作出详细地介绍,并进一步研究了方法的求解与改进。并通过对标准支持向量机的改造考虑了一种改进的方法,并进行相关的理论分析,通过数据实验验证了这种方法比传统的分类机在运算速度上有提高,特别是在处理较大规模的数据集时运算时间的效果更明显。 相似文献
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针对大规模训练集的支持向量机的学习策略 总被引:29,自引:0,他引:29
当训练集的规模很大特别是支持向量很多时.支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度非常缓慢,这给实际应用带来了很大的麻烦.该文提出了一种针对大规模样本集的学习策略:首先用一个小规模的样本集训练得到一个初始的分类器,然后用这个分类器对大规模训练集进行修剪,修剪后得到一个规模很小的约减集,再用这个约减集进行训练得到最终的分类器.实验表明,采用这种学习策略不仅大幅降低了学习的代价,而且这样获得的分类器的分类精度完全可以与直接通过大规模样本集训练得到的分类器的分类精度相媲美,甚至更优,同时分类速度也得到大幅提高. 相似文献
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对支持向量分类机中大规模数据集训练速度慢的瓶颈提出一种预处理方法,通过设置邻域特征值,比较样本点特征信息,建立样本集删除矩阵,剔除重复反映分类特性的样本点,达到在保持分类精确度的同时提高数据集训练速度,减少训练时间的目的.通过对随机数据和UCI标准数据库的数值实验验证了算法有效性,且相应调整计算阈值时可以达到提高分类精度的效果. 相似文献
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支持向量机不能直接对大规模的训练数据进行学习。提出一种新的减小样本集规模的方法;在映射后的高维空间中寻找两种类别的交界部分,交界部分上的样本作为学习样本。并且指出,不需涉及具体映射的形式只用核函数即可找到交界部分的样本。实验表明,新方法优于直接在低维样本空间中寻找交界部分样本的方法。 相似文献
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一种加权支持向量机分类算法 总被引:17,自引:1,他引:17
提出了一种加权C—SVM分类算法,并从理论上分析了算法的性能。该算法通过引入类权重因子和样本权重因子实现了类加权和样本加权两种功能。实验结果表明,该算法可以有效地解决由类大小不均衡引发的分类错误问题以及重要样本的错分问题。 相似文献
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对支持向量聚类中核区域的形成原理进行了深入分析,阐明了核区域在支持向量聚类进行重叠数据处理时的独特作用。针对视频数据内容存在大量数据重叠分布的特点,提出了一种基于支持向量的镜头聚类算法。利用颜色和时间作为特征向量,计算特征空间的聚类核区域,进而产生镜头聚类,克服了传统镜头聚类算法计算量大、仅以时间阈值判断镜头相似度等缺陷。 相似文献
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约简数据集的支持向量分类机算法 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机是当前智能计算研究领域的热点之一。基于支持向量机的大样本学习一直是一个非常具有挑战性的研究课题。对于分类问题给出一种基于相似度的约简数据集的方法。给出的新算法大大地减少了训练样本的数目和所求解的支持向量机算法的规模,有效地加快了支持向量机算法的训练速度。仿真实验表明:新算法较为简单、实用。 相似文献
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文章提出了一种有效的大规模散乱点拟合方法,它是采用最小均方支持向量机局部拟合对Shepard插值方法进行改进。支持向量机基于结构风险最小化准则,在数据拟合方面具有较好的泛化能力,而改进的Shepard法能有效拟合大规模样本点。实验结果表明该算法对大规模散乱数据点具有较好的拟合性能。 相似文献
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SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出诸多特有的优势,结合模式分类,研究SVM的基本思想、训练算法及其应用,讨论海量样本数据的改进训练算法以及多类别分类方法等方面. 相似文献
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粗糙one-class支持向量机(ROCSVM)是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响.由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训练样本的分类特征对于提高ROCSVM的分类性能有重要意义.为此,提出了一种基于训练样本分类特征贡献度的加权高斯核函数(λRBF):先对训练样本做主成分分析(PCA)得到按特征值排序的向量集,以此向量集构造核函数,使得特征值较大的维度在核函数中起较大的作用.在UCI标准数据集和仿真数据上的实验结果表明:与一般RBF的ROCSVM相比,基于λ-RBF的ROCSVM有着更好的泛化性和更高的识别率. 相似文献
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对不平衡数据集SVM分类存在着分类结果偏向多数类的情况,使得分类结果中少数类的F1-Measure值偏低.本文提出一种不改变样本集合的样本数,并结合样本点总数,分类过程中的支持向量个数,少数类和多数类的准确率,生成权重值对分类超平面参数b进行优化,以此提高少数类样本点分类准确率的方法,并通过实验证明该方法的有效性. 相似文献
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粗糙one-class支持向量机(ROC-SVM)在粗糙集理论基础上通过构建粗糙上超平面和下超平面来处理过拟合问题,但是在寻找最优分类超平面的过程中,忽略了训练样本类内结构这一非常重要的先验知识。因此,提出了一种基于类内散度的粗糙one-class支持向量机(WSROC-SVM),该方法通过最小化训练样本类内散度来优化训练样本类内结构,一方面使训练样本在高维特征空间中与坐标原点的间隔尽可能大,另一方面使得训练样本在粗糙上超平面尽可能紧密。在合成数据集和UCI数据集上的实验结果表明,较原始算法,该方法有着更高的识别率和更好的泛化性能,在解决实际分类问题上更具优越性。 相似文献
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基于粗糙集与支持向量机的故障智能分类方法 总被引:5,自引:0,他引:5
结合粗糙集的属性约简与支持向量机的分类功能,提出一种应用粗糙集与支持向量机的故障分类方法。该方法应用粗糙集理论属性约简作为诊断数据预处理器,可将冗余属性从诊断决策表中删除,而不损失有效信息,然后基于支持向量机进行故障分类建模和预测。谊方法可降低故障诊断数据维数及支持向量机在故障分类过程中的复杂度,但不会降低分类性能。将方法应用于某柴油机故障诊断数据的测试分类,结果表明该方法可快速正确的从数据获得故障类剐。 相似文献
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目前的支持向量集约简法在寻找约简向量的过程中需要求解一个无约束的多参数优化问题,这样,像其他非线性优化问题一样,求解过程需要面对数值不稳定或局部最小值问题.为此,提出了一种基于核聚类的SVM(support vector machine)简化方法.此方法首先在特征空间中对支持向量进行聚类,然后寻找特征空间中的聚类中心在输入空间中的原像以形成约简向量集.该方法概念简单,在简化过程中只需求解线性代数问题,从而解决了现存方法存在的瓶颈问题.实验结果表明,该简化法能够在基本保持SVM泛化性能的情况下极大地约简支持向量,从而提高SVM的分类速度. 相似文献