Sparse Support Vector Machine with Lp Penalty for Feature Selection

来源 :计算机科学技术学报(英文版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:flnlucifer
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We study the strategies in feature selection with sparse support vector machine (SVM). Recently, the so-called Lp-SVM (0 < p < 1) has attracted much attention because it can encourage better sparsity than the widely used L1-SVM. However, Lp-SVM is a non-convex and non-Lipschitz optimization problem. Solving this problem numerically is challenging. In this paper, we reformulate the Lp-SVM into an optimization model with linear objective function and smooth constraints (LOSC-SVM) so that it can be solved by numerical methods for smooth constrained optimization. Our numerical experiments on artificial datasets show that LOSC-SVM (0
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