基于支持向量信息测度排序的快速分类算法.pdf

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基于支持向量信息测度排序的快速分类算法.pdf

2005年8月 系统工程与电子技术 Aug.2005 V01.27 andElectronics N6.8 第27卷第8期 SystemsEngineering 文章编号:1001—506X(2005)08—1467—04 基于支持向量信息测度排序的快速分类算法 胡正平1一,张 晔1 (1.哈尔滨工业大学通信电子工程系,黑龙江哈尔滨150001; 2.燕山大学通信电子工程系,河北秦皇岛066004) 摘要:如何降低支持向量机海量训练样本的数目,是提高算法速度的关键。提出利用支持向量分布的几何 特征建立基于特征空间中支持向量信息测度的快速算法,对于训练样本首先进行基于支持向量信息测度升序排 序处理,然后根据训练样本提供的信息测度选择合适的训练样本予空间,在该样本子空间内采用乘性规则直接求 取Lagrange因子,而不是传统的二次优化方法;最后针对附加残余样本进行交叉验证处理,直到算法满足收敛性 准则。各种分类实验表明,提出的算法具有较好的性能,特别是在训练样本庞大、支持向量数量较多的情况下,能 够较大幅度地减少计算复杂度,提高分类速度。 关键词:支持向量机;核函数;乘性规则 中图分类号:TPl8 文献标识码:A Fastclassificationbasedonthesortof algorithm vectorinformationmeasure support HU p.ZHANGYe2 Zheng—pin91 CommunicationandElectronic 150001,China; (j.Dept.of Engineering,HarbinInst.ofTecknology,Harbin andElectronic Communication 066004,China) 2.Dept.of EngineeringYanshanUniv.,Qinhuangdao the of vector fast Abstract:To performancelarge—scalesupportmachine(SVM),aalgo— improvetrainingspeed the distributionof vectorinfeature vectorinforma— rithmisproposedbyexploitinggeometric support space.Asupport tion definitionisset andasort is areducednumberof isextracted measure up processpresented.Then samplesubspace for vector addition,insteadofthetraditional isused

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