【摘 要】
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支持向量机(support vectormachine,SVM)具有良好的泛化性能而被广泛应用于机器学习及模式识别领域。然而,当训练集较大时,训练SVM需要极大的时间及空间开销。另一方面,SVM训练所得的判定函数取决于支持向量,使用支持向量集取代训练样本集进行学习,可以在不影响结果分类器分类精度的同时缩短训练时间。采用混合方法来削减训练数据集,实现潜在支持向量的选择,从而降低SVM训练所需的时间及
【机 构】
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厦门理工学院计算机科学与技术系,浙江大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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基金项目：国家“973”计划重点基础研究发展资助项目（2003CB317000）,厦门理工学院引进人才项目（YKJ08003R）
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支持向量机(support vectormachine,SVM)具有良好的泛化性能而被广泛应用于机器学习及模式识别领域。然而,当训练集较大时,训练SVM需要极大的时间及空间开销。另一方面,SVM训练所得的判定函数取决于支持向量,使用支持向量集取代训练样本集进行学习,可以在不影响结果分类器分类精度的同时缩短训练时间。采用混合方法来削减训练数据集,实现潜在支持向量的选择,从而降低SVM训练所需的时间及空间复杂度。实验结果表明,该算法在极大提高SVM训练速度的同时,基本维持了原始分类器的泛化性能。
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