【摘 要】
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核岭回归（KRR）是一种重要的回归算法，具有可解释性、强泛化性能等优点，被广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域；然而面对大规模数据时，核岭回归存在着训练效率较低的缺陷．为此，利用分
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61432011,U1435212)资助
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核岭回归（KRR）是一种重要的回归算法，具有可解释性、强泛化性能等优点，被广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域；然而面对大规模数据时，核岭回归存在着训练效率较低的缺陷．为此，利用分而治之思想提出一种基于数据划分的核岭回归加速算法（PP—KRR）．首先利用一簇平行超平面将当前数据所在的空间划分为研个互不相交的区域；其次在划分后的每个区域上训练KRR模型；最后每个KRR模型预测处在同一区域内的未标记实例．在真实数据集上与传统的算法进行实验比较分析，实验结果表明，提出的算法在保持一定预测精度的同时，能够获得更短的
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