【摘 要】
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许多核化形式的分类方法如SVM,SVDD等都是对应一个二次规划（QP）问题,而核矩阵计算需要O（m2）空间复杂度,求解QP需要O（m3）时间复杂度,限制了这类方法对大样本数据的训练.本文基于一种
【机 构】
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江南大学信息工程学院,湖州师范学院信息与工程学院
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许多核化形式的分类方法如SVM,SVDD等都是对应一个二次规划（QP）问题,而核矩阵计算需要O（m2）空间复杂度,求解QP需要O（m3）时间复杂度,限制了这类方法对大样本数据的训练.本文基于一种新的分类间隔概念提出最大向量夹角间隔分类器MAMC,目标是在样本空间找到最优向量c,测试样本通过c与训练样本之间的最大化向量夹角间隔ρ（称为Margin）实现分类.同时,文中证明了该方法的核化形式等价于核化的最小包络球MEB问题,并通过引入核心集向量机CVM将MAMC扩展为MAM-CVM,进而快速实现对大样本的训练
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