×

基于向量机随机投影特征降维分类下降解决方案

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.79 MB | 2017-12-01

分享资料个

　　针对大型支持向量机（SVM）经随机投影特征降维后分类精度下降的问题，结合对偶恢复理论，提出了面向大规模分类问题的基于对偶随机投影的线性核支持向量机（ drp-LSVM）。首先，分析论证了drp-LSVM相关几何性质，证明了在保持与基于随机投影降维的支持向量机（ rp-LSVM）相近几何优势的同时，其划分超平面更接近于用全部数据训练得到的原始分类器。然后，针对提出的drp-LSVM快速求解问题，改进了传统的序列最小优化（SMO）算法，设计了基于改进SMO算法的drp-LSVM分类器。最后实验结果表明，drp-LSVM在继承rp-LSVM优点的同时，减小了分类误差，提高了训练精度，并且各项性能评价更接近于用原始数据训练得到的分类器；设计的基于改进SMO算法的分类器不但可以减少内存消耗，同时可以拥有较高的训练精度。

基于向量机随机投影特征降维分类下降解决方案

下载并关注上传者 开通VIP，低至0.08元下载/次

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !