| 基于Gram-Schmidt过程的支持向量机降维方法 |
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| 引用本文： | 冯甲策,叶明,王惠文. 基于Gram-Schmidt过程的支持向量机降维方法[J]. 计算机技术与发展, 2009, 19(11): 7-10 |
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| 作者姓名： | 冯甲策 叶明 王惠文 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学,北京100191 |
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| 摘 要： | 支持向量机是借助于最优化方法来解决机器学习问题的工具。在实际应用研究中，多元变量间的相关性是普遍存在的，这可能影响支持向量机分类模型的判别效率。因此文中提出了基于Gram—Schmidt过程的特征选择方法，来减少多重共线性的危害。该方法利用Gram-Schmidt正交化过程，在特征集合中选择判别力强的信息，并把挑选出来的特征集合变换成若干直交变量。这样不仅可以实现判别模型的变量筛选，同时也解决了多重共线性对判别模型的影响这一问题。文中进行数值实验，将所提算法与fisher判别法相比较，结果所提算法不仅降低了模型维度，预报准确率也有所提高，验证了所提方法的有效性。
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| 关 键 词： | 支持向量机 特征选择 Gram—Schnfidt正交化 |
Dimension Reduction Method of Support Vector Machine Based on Gram-Schmidt Process |
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