二次损失函数支持向量机性能的研究

摘要：

通过比较二次损失函数支持向量机和标准支持向量机在模式识别问题上的表现,分析了二次损失函数支持向量机的性能.实验表明这两种支持向量机对平衡数据有相似的分类能力,但二次损失函数支持向量机的优化参数更小,支持向量更多;对不平衡数据,二次损失函数支持向量机的分类准确率随不平衡度的增加而急剧下降.研究同时表明基于RM界的梯度方法对某些数据无效.文中定性分析了导致上述各种现象的原因.最后提出了一种利用黄金分割原理缩减二次损失函数支持向量机支持向量的方法,该方法冗余的支持向量数不超过一个.

关键词：支持向量机、损失函数、支持向量缩减

所属期刊栏目：26

分类号：TP306(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金59990472;国家高技术研究发展计划863计划2001AA411310

在线出版日期：2003-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：982-989