基于边界向量的支持向量机增量算法

摘要：

提出了一种新的基于边界向量的增量式支持向量机学习算法.该算法根据支持向量的几何分布特点,采用边界向量预选取方法,从增量样本中选取最有可能成为支持向量的样本形成边界向量集,在其上进行支持向量训练.通过对初始样本是否满足新增样本KKT条件的判断,解决非支持向量向支持向量的转化问题,有效地处理历史数据.针时UCI标准数据集上的仿真实验表明,基于边界向量的增量算法可以有效地减少训练样本数,积累历史信息,具有更高的分类速度和更好的推广能力.

关键词：增量学习算法、支持向量机、预选取

所属期刊栏目：43

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省级重点学科081203;黑龙江省级重点实验室资助

在线出版日期：2008-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：173-175,183