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[1]陈君,彭小奇,宋彦坡,等.特征空间最小数据分布最大间隔支持向量机[J].电机与控制学报,2013,(03):105-109.
 CHEN Jun,PENG Xiao-qi,SONG Yan-po,et al.Support vector machine with minimum-data distribution and maximum-margin in feature space[J].,2013,(03):105-109.
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特征空间最小数据分布最大间隔支持向量机(PDF)
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《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
期数:
2013年03
页码:
105-109
栏目:
出版日期:
2013-03-25

文章信息/Info

Title:
Support vector machine with minimum-data distribution and maximum-margin in feature space
作者:
陈君; 彭小奇; 宋彦坡; 刘征; 唐秀明;
中南大学信息科学与工程学院; 湖南第一师范学院信息科学与工程系; 湖南科技大学信息与电气工程学院;
Author(s):
CHEN Jun1PENG Xiao-qi12SONG Yan-po1LIU Zheng1TANG Xiu-ming3
1.School of Information Science and Engineering,Central South University,Changsha 410083,China;2.Department of Information Science and Engineering,Hunan First Normal University,Changsha 410205,China;3.Institute of Information and Electrical Engineering,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,China
关键词:
支持向量机 泛化性能 数据分布 分类
Keywords:
-
分类号:
TP18
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为提高支持向量机的泛化能力,根据统计学习理论中学习机推广能力的界和VC维理论,提出了一种同时以特征空间中样本数据分布半径最小化和类间间隔最大化为优化目标的支持向量机模型。通过合理设计其目标函数,将该支持向量机的建模问题转化为二次规划问题,从而可以采用与传统SVM相似的算法快速实现。用UCI数据库中的部分数据进行了仿真,实验证明与传统的SVM相比,在分类准确度不降低,且有所提高的基础上,使其支持向量的数目得到减少;在支持向量数目相近的情况下,预测精度得到提高。体现出更强的泛化能力。
Abstract:
-

参考文献/References:

-

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金重点项目(61134006);国家自然科学基金青年项目(61105080);湖南省自然科学基金青年项目(11JJ4057);湖南省教育厅资助项目(10C0696)
更新日期/Last Update: 2013-06-13