【摘 要】
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针对支持向量机（SVM）在处理大规模训练集时，训练速度和分类速度变慢的缺点，提出了一种基于卫向量的简化SVM模型．用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量，缩小训练集规模；在此基础上
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针对支持向量机（SVM）在处理大规模训练集时，训练速度和分类速度变慢的缺点，提出了一种基于卫向量的简化SVM模型．用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量，缩小训练集规模；在此基础上对训练得到的支持向量集，用线性相关性去除冗余支持向量，从而达到简化目的．对UCI标准数据集的实验表明：在保证不损失分类精度的前提下，该模型一定程度上改进了传统SVM，缩短了学习时间．取得了良好的效果．
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