【摘 要】
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为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库
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为了快速地进行分类,根据几何思想来训练支持向量机,提出了一种快速而简单的支持向量机训练算法——几何快速算法。由于支持向量机的最优分类面只由支持向量决定,因此只要找出两类样本中所有支持向量,那么最优分类面就可以完全确定。该新的算法根据两类样本的几何分布,先从两类样本的最近点开始;然后通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量;最后确定最优分类面。为了验证新算法的有效性,分别利用两个公共数据库,对新算法与SMO算法及DIRECTSVM算法进行了实验对比,实验结果显示,新算法的分类精度虽与其他两个
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