基于特征值分解的最大间隔支持向量回归机

广义特征值中心支持向量回归机(GEPSVR) 是一种有效的核回归算法, 但其在求解优化问题时易导致奇异 性问题. 为此, 提出一种基于特征值分解的支持向量回归机, 简称IGEPSVR. 与GEPSVR 相比, IGEPSVR 的主要优势 有: 结合最大间隔准则和GEPSVR 几何思想给出了新的距离度量准则; 在优化模型中引入Tikhonov 正则项, 克服了 可能产生的奇异性问题; IGEPSVR 仅需求解两个标准特征值, 降低了计算复杂度. 实验结果表明, 较GEPSVR 算法, IGEPSVR 不仅提高了学习能力, 而且缩短了训练时间.