| 基于特征值分解的中心支持向量机算法 |
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| 引用本文： | 陈素根, 吴小俊. 基于特征值分解的中心支持向量机算法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(3): 557-564. doi: 10.11999/JEIT150693 |
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| 作者姓名： | 陈素根 吴小俊 |
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| 作者单位： | 2.(江南大学物联网工程学院 无锡 214122) ②(安庆师范学院数学与计算科学学院 安庆 246133) |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61373055, 61103128), 111引智计划项目(B12018),江苏省工业支持计划项目(BE2012031) |
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| 摘 要： | 针对广义特征值中心支持向量机(GEPSVM)训练和决策过程不一致问题,该文提出一类改进的基于特征值分解的中心支持向量机,简称为IGEPSVM。首先针对二分类问题提出了基于特征值分解的中心支持向量机,然后基于一类对余类策略将其推广到多类分类问题。将GEPSVM求解广义特征值问题转化为求解标准特征值问题,降低了计算复杂度。引入了一个新的参数,可以调节模型的性能,提高了GEPSVM的分类精度。提出了基于IGEPSVM的多类分类算法。实验结果表明,与GEPSVM算法相比较,IGEPSVM不仅提高了分类精度,而且缩短了训练时间。
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| 关 键 词： | 支持向量机 广义特征值中心支持向量机 两类分类 多类分类 特征值分解 |
| 收稿时间： | 2015-06-08 |
| 修稿时间： | 2015-09-17 |
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