【摘 要】
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使用支持向量机理论处理海量数据的学习分类问题是相当困难的.针对这个问题,该文在对现有学习方法分析的基础上,基于拓扑学中的Jordan曲线定理,提出了一种基于分类超曲面的通
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使用支持向量机理论处理海量数据的学习分类问题是相当困难的.针对这个问题,该文在对现有学习方法分析的基础上,基于拓扑学中的Jordan曲线定理,提出了一种基于分类超曲面的通用数据分类方法并加以研究.该文的研究工作主要包括如下几个方面: (1)研究分类超曲面的存在性与构造方法.支持向量机分类的基本思想是将样本集映射到高维空间,借助二次规划求解支持向量.而基于分类超曲面的方法(SVM直接方法)则是一种全新分类判断算法. (2)基于分类超曲面的思想,提出分类判别方法的基本步骤并设计出SVM直接方法的训练算法及分类算法. (3)实现SVM直接方法在二维和三维线性空间中的数据分类.对典型的非线性数据的分类实验结果说明:分类超曲面可以有效地解决大数据量(10<7>)的非线性数据的分类问题,并能够提高分类效率和准确度. (4)对SVM直接方法的推广应用作了进一步探讨.提出解决基于分类超曲面的多类与高维分类问题的方法,并对下一步研究工作提出了建议.
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