多核学习方法在分类中的应用研究

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：walkman73

【摘要】

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传统的核方法如支持向量机在迭代时间、推广能力和鲁棒性等方面不够理想.针对上述问题,给出了基于半无限线性规划（SILP）的多核学习算法,并将其应用在UCI机器学习数据库的二分类

【作者】

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崔清亮李军

【机构】

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兰州交通大学自动化与电气工程学院

【出处】

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科学技术与工程

【发表日期】

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2013年32期

【关键词】

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核方法多核学习模式分类 kernel methods multiple kernel learning pattern classification

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传统的核方法如支持向量机在迭代时间、推广能力和鲁棒性等方面不够理想.针对上述问题,给出了基于半无限线性规划（SILP）的多核学习算法,并将其应用在UCI机器学习数据库的二分类和多分类数据集中.该算法用列生成和块算法的方法,固定次优参数并确定工作集后求解优化问题,提高了算法的速度.实验表明,该算法的分类效果比传统支持向量机算法结果更优,具有更好的鲁棒性和普遍适用性.

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