【摘 要】
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传统的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类算法不具有增量学习能力，为了减少新增样本加入后重新训练的时间并能适应海量数据的准确分类，提出了一种基于组合保留集的SVM增
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
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传统的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类算法不具有增量学习能力，为了减少新增样本加入后重新训练的时间并能适应海量数据的准确分类，提出了一种基于组合保留集的SVM增量学习算法．该算法以构建保留集为基础，采用缩放平移选择法选择样本，且利用了组合保留的思想，对原训练集样本和增量样本集中满足KKT（Karush—Kuhn—Tucker）条件的样本分别进行部分保留，并赋予样本权重，再依据权重挑选部分保留样本与原支持向量集和增量样本中违背KKT条件的样本合并进行训练，从而实现原有样
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