基于支持向量的范例约简算法研究

• 作 者: 陈帅均 周进 吴钦章
• 机 构: 中国科学院光电技术研究所,中国科学院大学
• 出 处: 光电工程
• 发表日期: 2014年4期
• 关键词: 范例推理 支持向量 范例约简 case-based reasoning support vector cases reduction

针对经过多次范例推理后范例库不断增大而导致占用存储空间大、检索速度慢等问题，本文提出一种基于支持向量的范例约简算法，其核心思想是找到范例库中的支持向量并确定出三个边界，然后保留支持范例，约简对求解新问题不起什么作用的冗余范例。实验结果表明，该方法在牺牲很小的分类准确率的情况下，大大减少了范例库的占用空间和检索复杂度。