Improved twin support vector machine

• 作 者: TIAN YingJie JU XuChan QI ZhiQ
• 机 构: ResearchCenteronFictitiousEconomyandDataScience,SchoolofMathematicalSciences,LCollegeofInformationSc
• 出 处: 中国科学：数学英文版
• 发表日期: 2014年2期
• 关键词: 支持向量机 SVM算法 拉格朗日函数 序贯最小优化 计算时间 SVM理论 非线性 二元分类 support vector machine twin suppo
• 基金项目: This work was supported by National Natural Science Foundation of China （Grant Nos. 11271361 and 70921061）, the CAS/SAFEA International Partnership Program for Creative Research Teams, Major Internati

我们改进成双的支持向量机器(TWSVM ) 是一个新奇 nonparallel hyperplanes 分类器，作为 ITSVM (改进成双的支持向量机器) 称为，为二进制分类。由在 TWSVM 为最初的问题介绍不同 Lagrangian 功能，我们得到 TWSVM 的改进双明确的表达，然后，结果的 ITSVM 算法在 TWSVM 克服普通缺点并且继承标准 SVM 的本质。第一， ITSVM 不需要在训练哪个为 TWSVM 是不可避免的前计算大反的矩阵。第二，与 TWSVM 不同，核诡计能为非线性的盒子直