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一种新的构造SVM分类器的几何最近点法

刘振丙 陈忠 刘建国

刘振丙, 陈忠, 刘建国. 一种新的构造SVM分类器的几何最近点法. 自动化学报, 2010, 36(6): 791-797. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00791
引用本文: 刘振丙, 陈忠, 刘建国. 一种新的构造SVM分类器的几何最近点法. 自动化学报, 2010, 36(6): 791-797. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00791
LIU Zhen-Bing, CHEN Zhong, LIU Jian-Guo. A Novel Geometric Nearest Point Algorithm for Constructing SVM Classifiers. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(6): 791-797. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00791
Citation: LIU Zhen-Bing, CHEN Zhong, LIU Jian-Guo. A Novel Geometric Nearest Point Algorithm for Constructing SVM Classifiers. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(6): 791-797. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00791

一种新的构造SVM分类器的几何最近点法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00791
详细信息
    通讯作者:

    刘振丙

A Novel Geometric Nearest Point Algorithm for Constructing SVM Classifiers

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    Corresponding author: LIU Zhen-Bing
  • 摘要: 引入了尺度化凸壳(Scaled convex hull, SCH)的概念, 证明了与之相关的性质, 通过这些性质可以把求解线性不可分支持向量机(Support vector machine, SVM)的问题转化为计算两类训练样本分别生成的尺度化凸壳间的最近点对的问题. 然后可以用几何最近点法计算尺度化凸壳间的最近点对, 把垂直平分连接最近点对线段的超平面作为线性不可分问题的分类超平面. 此外, 还把这种方法推广到非线性情形, 并给出了解决非线性问题的一种简化算法. 理论分析和实验均表明, 与已有的方法相比, 尺度化凸壳法在取得相同分类成功率的同时, 训练时间大大减少, 特别适用于样本较多的大规模分类问题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-04-20
  • 修回日期:  2009-06-24
  • 刊出日期:  2010-06-20

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