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针对最小二乘支持向量机对噪声或孤立点敏感的问题,提出一种融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练过程中考虑样本的噪声分布模型,结合样本紧密度策略,自动生成相应样本的模糊隶属度。实验结果表明,该模型对噪声样本具有较好的分类精度。 相似文献
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《计算机应用与软件》2018,(4)
模糊最小二乘孪生支持向量机模型融合了模糊函数和最小二乘孪生支持向量机算法特性,以解决训练数据集存在孤立点噪声和运算效率低下问题。针对回归过程基于统计学习结构风险最小化原则,对该模型进行L_2范数正则化改进。考虑到大规模数据集的训练效率问题,对原始模型进行了L_1范数正则化改进。基于增量学习特性,对数据集训练过程进行增量选择迭加以加快训练速度。在UCI数据集上验证了相关改进算法的优越性。 相似文献
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一种改进的模糊支持向量机算法 总被引:2,自引:0,他引:2
模糊隶属度函数设计是模糊支持向量机中的关键步骤.Lin & Wang提出的基于类中心距离的模糊隶属度设计方法,不能从样本集中有效区分噪声或野值点,而且可能降低支持向量的隶属度.针对上述不足,提出一种改进的隶属度函数设计方法.通过引入一个半径控制因子,充分利用样本间的信息,更加合理地设计样本的模糊隶属度.与基于类中心的隶属度方法相比,该方法在不增加时间复杂度的情况下,通过数值实验表明了方法的优势,大大提高了模糊支持向量机的分类精度. 相似文献
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基于模糊支持向量机的步态识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出基于模糊支持向量机(FSVM)的步态识别方法,以人体步态的宽度向量作为特征,探讨直接取值法和模糊C均值2种模糊隶属度确定方法对FSVM步态分类效果的影响。实验结果表明,模糊C均值法的识别率均略好于SVM,直接取值法的识别率甚至低于SVM,因此,选取正确的模糊隶属度确定方法是FSVM能否成功应用于步态识别的关键。 相似文献
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一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性。 相似文献
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分析了硬间隔模糊粗糙支持向量机(FRSVMs)的优点与不足。FRSVMs通过修改硬间隔支持向量机(SVMs)的约束条件提高了泛化能力;FRSVMs虽然将训练样例的条件属性与决策属性之间的不一致性考虑在内,但是在寻找最优超平面时仍然要求将训练集完全正确地分开,因此对噪音具有敏感性。针对FRSVMs的这个缺点,提出了软间隔模糊粗糙支持向量机(C-FRSVMs)。它使用高斯核函数作为模糊相似关系,将数据集中样例的条件属性与决策标签之间的不一致程度考虑在内;在训练寻找最优超平面的过程中允许存在错分点,并对原始最优化问题中训练样例的错分程度进行惩罚;既考虑了间隔最大,又考虑了训练误差最小,从而降低了对噪音的敏感性。实验表明:针对一些数据集,无论其是否存在异常点,C-FRSVMs在测试精度上都可以同时优于硬间隔SVMs、软间隔支持向量机(C-SVMs)和FRSVMs,从而进一步提高了FRSVMs的泛化能力。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(5)
基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能够有效地解决支持向量机对噪声、野值点敏感的问题。但是它对支持向量赋予较小的隶属度值,从而降低了其分类效果。因此,提出一种改进的隶属度函数设计方法,该方法降低了对样本几何分布的依赖,而且考虑到了支持向量机的本质特征。用类内超平面代替类中心,根据每类数据与其类内超平面的距离定义隶属度函数,以加大对容易被错分样本的惩罚,同时对离分类超平面较远且不可能成为支持向量的样本赋予较小的隶属度值。实验表明,改进的模糊支持向量机能够有效地提高分类精度。 相似文献
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基于最小二乘模糊支持向量机的基因分类研究* 总被引:2,自引:0,他引:2
随着大量基因表达数据的涌现,把海量的数据划分成数量相对较少的组,有助于提取对生理学和医药学等有价值的生物信息。基因分类技术能够很好地处理和分析这些基因数据。提出了一种应用于基因分类的模糊最小二乘支持向量机方法,通过设置模糊隶属度改变分类中样本的贡献属性。该方法不仅考虑了样本与类中心点的距离关系,还充分考虑样本与样本之间的关系,减弱噪声或野值样本对分类的影响。采用美国威斯康星乳腺癌数据和皮马印第安人糖尿病数据进行实验检测,均取得了很好的效果。 相似文献
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一种高效的最小二乘支持向量机分类器剪枝算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对最小二乘支持向量机丧失稀疏性的问题,提出了一种高效的剪枝算法.为了避免解初始的线性代数方程组,采用了一种自下而上的策略.在训练的过程中,根据一些特定的剪枝条件,块增量学习和逆学习交替进行,一个小的支持向量集能够自动形成.使用此集合,可以构造最终的分类器.为了测试新算法的有效性,把它应用于5个UCI数据集.实验结果表明:使用新的剪枝算法,当增量块的大小等于2时,在几乎不损失精度的情况下,可以得到稀疏解.另外,和SMO算法相比,新算法的速度更快.新的算法不仅适用于最小二乘支持向量机分类器,也可向最小二乘支持向量回归机推广. 相似文献
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为了提高模糊支持向量机在大数据集上的训练效率,提出一种基于两阶段聚类的模糊支持向量机算法。第1阶段为粗粒度聚类阶段,在每类训练样本上执行密度聚类算法,设置较大的邻域半径(给定邻域内最小点数),保证可能成为支持向量的样本点都被选取;第2阶段为自适应聚类阶段,在粗选的数据集合上,执行自适应密度聚类算法,根据各个点距离分类面的远近,自适应决定该点的邻域半径(给定邻域内最小点数)。这样可有效地减少远离分类面的聚类边缘点的数量,同时在分类面附近保持较多的样本点,试验结果表明,基于两阶段聚类模糊支持向量机算法,相比以往的方法,不仅提高了模糊支持向量机的训练效率,同时保持了较好的分类效果。 相似文献
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一种新颖隶属度函数的模糊支持向量机 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的支持向量机(SVM)训练含有外部点或噪音数据时,容易产生过拟合(over-fitting)。通过模糊隶属度函数来降低外部点或被污染数据的选择。本文提出了一种新的核隶属度函数,这种新的隶属度函数不仅依赖于每个样本点到类型中心的距离,还依赖于该样本点最邻近的K个其他样本点的距离。实验结果表明了具有该隶属度函数的模糊支持向量机的有效性。 相似文献
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针对模糊孪生支持向量机算法(FTSVM)对噪声仍然敏感,容易过拟合以及不能有效区分支持向量和离群值等问题,提出了一种改进的鲁棒模糊孪生支持向量机算法(IRFTSVM)。将改进的k近邻隶属度函数和基于类内超平面的隶属度函数结合,构造了一种新的混合隶属度函数;在FTSVM算法的目标函数中引入正则化项和额外的约束条件,实现了结构风险最小化,避免了逆矩阵运算,且非线性问题可以像经典的SVM算法一样直接从线性问题扩展而来;将铰链损失函数替换为pinball损失函数,以此降低对噪声的敏感性。此外,在UCI数据集和人工数据集上对该算法进行评估,并与SVM、TWSVM、FTSVM、PTSVM和TBSVM五个算法进行比较。实验结果表明,该算法的分类结果是令人满意的。 相似文献