【摘 要】
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混合核函数方法并没有解决核函数的选择问题,只是将问题等价转换为权重参数的选择。同时该方法还需要分别对两个核函数确定参数,大大增加了算法的复杂程度,限制了支持向量机
【机 构】
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东北财经大学博士后科研流动站,东北财经大学统计学院
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混合核函数方法并没有解决核函数的选择问题,只是将问题等价转换为权重参数的选择。同时该方法还需要分别对两个核函数确定参数,大大增加了算法的复杂程度,限制了支持向量机的泛化能力。事实上,调节核函数的参数对分类结果的影响要远大于选择什么类型的核函数,因此混合核函数方法实属"避轻就重"。实证分析表明,不同核函数对应的共同支持向量比例很高,存在很大程度的一致性,线性组合的意义并不大,这也是混合核函数方法无法有效提升分类性能的一个重要原因。
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