复值支持向量分类机

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支持向量机是在统计理论的基础上产生的,它在经验风险和结构风险最小化能力上有着良好的学习泛化能力。SVM有着其它的一些特性,其训练相当于求解一个线性二次规划问题,并且SVM的解是一个唯一的全局最优值。   本文重点研究复值支持向量分类机(CSVC)的应用,将复值支持向量机延伸到复数领域。本文中首先介绍了复值分类符号函数和复值核函数的概念。其次,提出了复值线性支持向量分类机算法(CLSVC),证明了其对偶问题的形式,给出了相应的算法CLSVC1,CLSVC2和CLSVC3。然后给出了复值支持向量分类机的算法(CSVC),对其相应的算法CSVC1和CSVC2进行了理论推导。本文最后利用三个不同的实例对算法进行了验证。特别是例3的信道均衡问题,得到了较为理想的实验结果。
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