最小二乘支持向量机,再生核希尔伯特空间,径向基函数," /> 最小二乘支持向量机,再生核希尔伯特空间,径向基函数,"/>
针对大规模数据集的回归和分类问题,改进了最小二乘支持向量机.以再生核希尔伯特空间中的线性分析为基础,把样本集映射到再生空间中,然后张成再生空间的一个线性子空间,并求出这个子空间的基.利用基线性表示子空间中的其他元素,减小了求解矩阵的维数,通过求解规模相对较小的线性方程组完成对支持向量机的训练.采用该方法对较大规模的数据样本进行了回归和分类仿真试验,并与普通的最小二乘支持向量机进行比较.结果表明,采用该方法解决复杂非线性函数的回归和分类问题,不但可以得到稀疏解,而且计算速度比普通最小二乘支持向量机提高了约20%.
浙江省科技计划重点资助项目(2005C21087).
甘良志 孙宗海 孙优贤. 稀疏最小二乘支持向量机[J]. J4, 2007, 41(2): 245-248.
GAN Liang-Zhi, SUN Zong-Hai, SUN You-Xian. . J4, 2007, 41(2): 245-248.
http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/ 或 http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2007/V41/I2/245
Cited