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传统支持向量机的时间空间复杂度和样本个数有关,样本个数大时,将产生时间空间上的巨大耗费。文章通过对一类问题最小包围球研究分析的基础上提出了一种简化算法,该算法对每一类别样本单独构造一个近似最小超球,不仅降低了二次规划问题的复杂度,而且易于扩充。仿真实验表明,该算法在不降低识别率的情况下,减少了支持向量的个数,降低了算法的复杂度。