【摘 要】
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传统的基于核函数的分类方法因核矩阵运算复杂度较高,而无法满足大规模数据分类的要求.本文针对这一问题,提出了基于随机投影的快速凸包分类器(fast convex hull classifier
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61806026,61572085);江苏省自然科学基金项目(BK 20160187,BK 20180956);江苏省教育科学“十三五”规划2018年度课题(B-a/2018/01/41)
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传统的基于核函数的分类方法因核矩阵运算复杂度较高,而无法满足大规模数据分类的要求.本文针对这一问题,提出了基于随机投影的快速凸包分类器(fast convex hull classifier based on random projection, FCHC-RP).FCHC-RP首先使用随机投影的方法将样本投影到多个二维子空间,并将子空间数据映射到特征空间,其次根据数据分布的几何特征得到凸包候选集,然后基于凸包的定义计算出特征空间中的凸包向量,最后使用凸包向量对应的原始样本及其权值训练支持向量机.此外, FCHC-RP还适用于不平衡数据的分类问题,根据两类样本的不平衡程度选择不同的参数,可以得到规模相当的两类样本的凸包集,实现训练数据的类别平衡.理论分析和实验结果验证了FCHC-RP在分类性能和训练时间上的优势.
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