最小包围球相关论文
本文解决了一组点集相对于二阶锥下确界的问题,该问题可以等价的看作计算几何中的许多经典问题[1]。文中将通过Jordan内积定义点集......
尽管模式分类问题已经得到广泛应用,但是怎样快速有效地对大样本数据集进行分类,尤其是怎样快速有效地对失衡大样本数据集进行分类......
基于支持向量数据描述和改进的可能性c-均值聚类算法,提出了一种模糊的多类分类学习机。首先通过一个改进的PCM算法来计算每个样本......
标准的支持向量机算法需要求解二次规划问题,因此,在处理大规模样本的时候,求解二次规划问题的时间复杂度和空间复杂度就成为支持向量......
文中使用一种新的SVM变种——核向量机来对大样本数据集进行训练建模,进而求解模式分类问题.CVM算法是将核函数转换为最小包围球问题......
由于图像数据量庞大,将标准支持向量机应用于图像分割时,其训练的时间复杂度较高。通过使用球向量机对图像进行分割,以降低训练过......
为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中......
提出了一种基于支持向量数据描述SVDD(support vector data description)的多示例学习算法。该算法通过对训练集的重新组合,将多示例......
支持向量机(SVM)作为一种有效的模式分类方法,当数据集规模较大时,学习时间长、泛化能力下降;而核向量机(CVM)分类算法的时间复杂......
传统支持向量机的时间空间复杂度和样本个数有关,样本个数大时,将产生时间空间上的巨大耗费。文章通过对一类问题最小包围球研究分......
针对虹膜识别过程中的特征提取及识别问题,提出了用独立成分分析提取虹膜特征,用核向量机进行识别的方法。从采集到的人眼图像中定......
三维离散点集是三维空间物体表面几何形状的一个离散采样,从三维离散点集推断出物体的表面几何形状并计算出物体形状特征是本课题......
三维空间中离散点集的最小包围球,在碰撞检测、计算几何和模式识别等领域都有广泛应用。为了更好地理解和构造最小包围球算法,首先......