基于边界样本选择的支持向量机加速算法

发布时间：2018-03-04 12:37

  本文选题：支持向量机　切入点：大规模分类　出处：《计算机工程与应用》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据集的学习时间长、泛化能力下降等问题,提出基于边界样本选择的支持向量机加速算法。首先,进行无监督的K均值聚类;然后,在各个聚簇内依照簇的混合度、支持度因素应用K近邻算法剔除非边界样本,获得最终的类别边界区域样本,参与SVM模型训练。在标准数据集上的实验结果表明,算法在保持传统支持向量机的分类泛化能力的同时,显著降低了模型训练时间。
[Abstract]:Aiming at the problems of long learning time and reduced generalization ability of large scale data set processing by support vector machine (SVM), an accelerated support vector machine (SVM) algorithm based on boundary sample selection is proposed. Firstly, unsupervised K-means clustering is carried out, and then, an unsupervised K-means clustering algorithm is proposed. According to the mixing degree of each cluster, the support factor uses K-nearest neighbor algorithm to eliminate the non-boundary samples and obtain the final class boundary region samples to participate in the training of SVM model. The experimental results on the standard data sets show that, The algorithm not only maintains the generalization ability of traditional SVM, but also significantly reduces the training time of the model.
【作者单位】： 佛山科学技术学院电子与信息工程学院;
【基金】：2014年国家星火计划项目(No.2014GA780031) 广东省自然科学基金(No.2015A030313638) 广东高校优秀青年创新人才培养计划资助项目(No.2013LYM_0097,No.2014KQNCX184) 佛山科学技术学院校级科研项目
【分类号】：TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 吴娟;范玉妹;王丽;;关于改进的支持向量机的研究[J];攀枝花学院学报;2006年05期

2 刘硕明;刘佳;杨海滨;;一种新的多类支持向量机算法[J];计算机应用;2008年S2期

3 尹传环;牟少敏;田盛丰;黄厚宽;;单类支持向量机的研究进展[J];计算机工程与应用;2012年12期

4 王云英;阎满富;;C-支持向量机及其改进[J];唐山师范学院学报;2012年05期

5 李逢焕;;试述不确定支持向量机应用分析及改进思路[J];中国证券期货;2012年12期

6 邵惠鹤;支持向量机理论及其应用[J];自动化博览;2003年S1期

7 曾嵘,蒋新华,刘建成;基于支持向量机的异常值检测的两种方法[J];信息技术;2004年05期

8 张凡,贺苏宁;模糊判决支持向量机在自动语种辨识中的研究[J];计算机工程与应用;2004年21期

9 魏玲,张文修;基于支持向量机集成的分类[J];计算机工程;2004年13期

10 沈翠华,邓乃扬,肖瑞彦;基于支持向量机的个人信用评估[J];计算机工程与应用;2004年23期

相关会议论文 前10条

1 余乐安;姚潇;;基于中心化支持向量机的信用风险评估模型[A];第六届（2011）中国管理学年会——商务智能分会场论文集[C];2011年

2 刘希玉;徐志敏;段会川;;基于支持向量机的创新分类器[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集（一）[C];2005年

3 史晓涛;刘建丽;骆玉荣;;一种抗噪音的支持向量机学习方法[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（下册）[C];2008年

4 何琴淑;刘信恩;肖世富;;基于支持向量机的系统辨识方法研究及应用[A];中国力学大会——2013论文摘要集[C];2013年

5 刘骏;;基于支持向量机方法的衢州降雪模型[A];第五届长三角气象科技论坛论文集[C];2008年

6 王婷;胡秀珍;;基于组合向量的支持向量机方法预测膜蛋白类型[A];第十一次中国生物物理学术大会暨第九届全国会员代表大会摘要集[C];2009年

7 赵晶;高隽;张旭东;谢昭;;支持向量机综述[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年

8 周星宇;王思元;;智能数学与支持向量机[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年

9 颜根廷;马广富;朱良宽;宋斌;;一种鲁棒支持向量机算法[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年

10 侯澍e，

本文编号：1565684