【摘 要】
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针对最小二乘支持向量机失去标准支持向量机稀疏特性的问题,提出了一种基于密度加权的稀疏化算法.首先计算样本的密度信息,对样本估计误差进行密度加权获得该样本对模型的可
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针对最小二乘支持向量机失去标准支持向量机稀疏特性的问题,提出了一种基于密度加权的稀疏化算法.首先计算样本的密度信息,对样本估计误差进行密度加权获得该样本对模型的可能贡献度;然后选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量,同时对支持向量样本邻域内的其他样本密度信息进行削减,从而避免相似样本被选中为支持向量;再选择剩余样本中具有最大可能贡献度的样本添加到支持向量集中,直到模型性能满足要求.仿真和实际应用表明,与Suykens提出的标准稀疏化算法相比,所提出的算法能有效剔除冗余支持向量,具有更好的稀疏性和鲁棒性.
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