基于取样的潜在支持向量机

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在2006年Hochreiter提出的潜在支持向量机是描述二元数据的新技术。二元数据有两个数据集,通过矩阵中每一个元素项的数值来描述两个数据集中样本点的相互关系。潜在支持向量机一定程度上克服了支持向量机对样例的规模敏感性,能够处理既不是正定也不是方阵的核矩阵。潜在支持向量机在实际应用中数据往往是大规模的,训练过程需要占用大量的内存,训练速度缓慢。所以加速潜在支持向量机训练大规模数据速度,是十分有意义的。本文主要工作是:针对潜在支持向量机在训练大规模样本集时,学习过程需要占用大量的内存,导致寻优速度缓慢。为了加速潜在支持向量机求解大规模问题的速度,本文提出了基于取样的潜在支持向量机。改进的优化算法分为两个策略,基于取样的追踪支持向量策略与基于取样的删减样本策略。追踪支持向量策略去掉了大部分非支持向量,保留对分类器起决定性作用的支持向量,逐渐把支持向量压缩到取样样本集中。支持向量个数相对整个样本集较多时,所有的支持向量不能全部压缩到取样样本集中,所以此策略特别适合支持向量个数较少的情况。删减样本策略去掉了大部分非支持向量,把边界上及其附近的样本点保留在删减后的样本集中。此策略特别适合大样本数据,而且支持向量个数相对较多的情况。仿真实验和理论分析都表明两个策略加速了潜在支持向量机分类器训练时间。
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