广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2010, Vol. 28 ›› Issue (1): 100-104.

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最大本类散度差组合下的多平面近似支持向量机

业巧林1,2, 赵春霞2, 业宁1   

  1. 1.南京林业大学信息技术学院,江苏南京 210037;
    2.南京理工大学计算机学院,江苏南京 210094
  • 收稿日期:2009-12-20 出版日期:2010-03-20 发布日期:2023-02-07
  • 通讯作者: 业宁(1967—),男,江苏南京人,南京理工大学副教授,博士。E-mail:yening2004@yahoo.com.cn
  • 基金资助:
    江苏省自然科学基金资助项目(BK2009393);2008江苏省科技创新基金资助项目

Multi-surface Proximal Support Vector Machine via Maximum Within-class Scatter Difference Combination

YE Qiao-lin1,2, ZHAO Chun-xia2, YE Ning1   

  1. 1. School of Information Technology,Nanjing Forestry University,Nanjing Jiangsu 210037,China;
    2. School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing Jiangsu 210094,China
  • Received:2009-12-20 Online:2010-03-20 Published:2023-02-07

摘要： 提出一个新的多平面近似支持向量机算法:最大本类散度差组合下的多平面近似支持向量机(SCG-EPSVM)。该算法对GEPSVM模型进行修正,并将本类散度差的思想融入其中,在保证得到与GEPSVM相当甚至更好的计算速度前提下,SCGEPSVM克服了GEPSVM奇异等问题,在人工数据集和UCI上验证了其有效性。

关键词: 多平面近似支持向量机, 本类散度, 奇异问题

Abstract: A new mutlsurfaceproximal SVM,called Multi-surface Proximal Support Vector Machine via Maximum One-class ScatterDeference Combination (SCGEPSVM) is proposed.This approach firstly modifies theprimal problem of GEPSVM,then incorporates One-class scatter into it.With comparable computational cost to GEPSVM,SCGEPSVM overcomes many deficiencies.Experiments carried out on toy and publicly available datasets which disclose its effectiveness.

Key words: multisurface proximal support vector machines, within-class scatter, singular problems

中图分类号: 

  • TP301.6
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