【摘 要】
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增量支持向量机(Incremental Support Vector Machine,ISVM)模型通过每次加入一个或者一批样本进行学习,将大规模问题分解成一系列子问题,以提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据的学习效率,但传统ISVM (Traditional ISVM,TISVM)模型中增量样本的选择方法不当可能降低其效率和泛化能力。针对ISVM中
【机 构】
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山西大学 计算机与信息技术学院 太原 030006 山西大学 计算机与信息技术学院 太原 0300
【出 处】
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第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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增量支持向量机(Incremental Support Vector Machine,ISVM)模型通过每次加入一个或者一批样本进行学习,将大规模问题分解成一系列子问题,以提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据的学习效率,但传统ISVM (Traditional ISVM,TISVM)模型中增量样本的选择方法不当可能降低其效率和泛化能力。针对ISVM中增量样本的选择问题,提出了一种基于概率密度分布的ISVM算法,称为PISVM,该方法通过概率密度分布选择含有较多重要分类信息(有可能成为支持向量)的增量样本进行训练,使得分类器能够以最快的速度收敛到最优。在标准数据集UCI上的实验结果表明PISVM模型可以在保持其泛化能力的同时进一步提高学习效率。
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