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该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。 相似文献
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分析了利用支持向量回归求解多分类问题的思想,提出了一种基于局部密度比权重设置模型的加权最小二乘支持向量回归模型来单步求解多分类问题:该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权最小二乘支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器。为验证算法的有效性,对UCI三个标准数据集以及一个随机生成的数据集进行实验,对比了多种单步求解多分类问题的算法,结果表明,提出的模型分类精度高,具有良好的鲁棒性和泛化性能。 相似文献
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本文针对传统的增量学习算法无法处理后采集到的样本中含有新增特征的问题,设计适应样本特征维数增加的训练算法。在基于最小二乘支持向量机的基础上,提出了特征增量学习算法。该算法充分利用先前训练得到的分类器的结构参数,仅对新增特征采用最小二乘支持向量机进行学习。实验结果表明,该算法能够在保证分类精度的同时,有效效地提高训练速度并降低存储空间。 相似文献
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高振斌 《计算机应用与软件》2019,36(8)
基因表达分析中的微阵列数据具有高维、高冗余的特点,给基因表达数据分类带来很大的困难。机器学习中的最小二乘支持向量机算法具有计算效率高的优势,从而为数据挖掘提供了一条有效途径。针对两类典型的癌症微阵列数据集(结肠癌集和白血病集),进行归一化预处理并且计算其相关系数矩阵;使用主成分分析法进行降维处理,得到用于特征选取和分类的信息基因集(各取10个基因);采用最小二乘支持向量机分类器对信息基因集进行分类。实验结果表明,该算法在两类癌症数据集上的留一交叉检验的准确率分别为97.5%和100%,具有比其他分类器都高的测试准确率,为进一步医学临床应用提供可靠的诊断依据。 相似文献
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基于支持向量机的软测量技术及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很好推广性能的学习算法。讨论了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量数据建模原理和方法,并将其应用在汽车排放的氮氧化合物NOX软测量中。通过与基于神经网络的软测量方法进行比较,结果显示出SVM的明显的优势,特别是对小样本、非线性、高维数一类软测量问题的建模,提供了一种有效的途径。 相似文献
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刘静 《计算机与数字工程》2015,(7)
最小二乘支持向量机是一种新的有效的机器学习算法。论文介绍了最小二乘支持向量机模型,研究了最小二乘支持向量机算法和经典的多类分类算法,提取车牌字符的奇异值特征,将奇异值系数特征作为最小二乘支持向量机的输入进行训练和分类。实验采用 LS‐SVM 工具箱,得到了较好的结果。 相似文献
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最小二乘支持向量机不需要求解凸二次规划问题,通过求解一组线性方程而获得最优分类面,但是,最小二乘支持向量机失去了解的稀疏性,当训练样本数量较大时,算法的计算量非常大。提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机推广能力的同时,算法的速度得到了提高,尤其是当训练样本数量较大时算法的速度优势更明显。新算法通过选择那些支持值较大样本作为训练样本,以减少训练样本数量,提高算法的速度;然后,利用最小二乘支持向量机算法获得近似最优解。实验结果显示,新算法的训练速度确实较快。 相似文献
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提出了一种用支持向量机辨识系统状态空间模型的非线性离散动力学系统控制新方法. 在本方法中, 采用最小二乘支持向量机在每一个工作点辨识非线性系统的局部最优线性化模型. 针对该模型, 采用常规的线性控制方法在每个工作点设计局部线性控制器, 并在整个控制任务的每个工作点重复此设计过程.用该方法对两个典型的非线性离散系统采用极点配置技术进行了仿真验证, 结果显示系统对参考输入具有满意的跟踪性能, 证明该方法是有效和可行的. 相似文献
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孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine,TWSVM)是在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基础上发展而来的一种新的机器学习方法。作为一种二分类的分类器,其基本思想为寻找两个超平面,使得每一个分类面靠近本类样本点而远离另一类样本点。作为一种新兴的机器学习方法,孪生支持向量机自提出以来便引起了国内外学者的广泛关注,已经成为机器学习领域的研究热点。对孪生支持向量机的最新研究进展进行综述,首先介绍了孪生支持向量机的基本概念与基本模型;然后对近几年来新型的孪生支持向量机模型与研究进展进行了总结,并对其代表算法进行了优缺点分析和实验比较;最后对将来的研究工作进行了展望。 相似文献
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目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L2(R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在分类方面具有优良的特征提取性能。 相似文献
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现有的多分类孪生支持向量机主要考虑支持向量机的经验风险最小化原则,而忽略了结构化风险。针对该问题,通过引入正则项式,实现算法的结构风险最小化原则,并结合多对一的组合策略和最小二乘法,提出一种改进的最小二乘多分类孪生支持向量机。在UCI数据集上的实验研究表明,该算法相对于传统的多分类支持向量机在分类性能上有明显提高。 相似文献
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支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度。传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的。文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型。在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离d为半径作超球,根据其它样本落到超球内的个数来确定中心样本点的模糊隶属度。并将新的模糊隶属度模型引入自适应支持向量机,提出了模糊自适应支持向量机算法。实验结果表明,该模型能有效地提高自适应支持向量机的抗噪能力和预测精度。 相似文献
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支持向量机多类分类方法 总被引:30,自引:0,他引:30
支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,不能直接应用于多类问题。当前针对多类问题的支持向量机分类方法主要有5种:一类对余类法(OVR),一对一法(OVO),二叉树法(BT),纠错输出编码法和有向非循环图法。本文对这些方法进行了简单的介绍,通过对其原理和实现方法的分析,从速度和精度两方面对这些方法的优缺点进行了归纳和总结,给出了比较意见,并通过实验进行了验证,最后提出了一些改进建议。 相似文献