10.3321/j.issn:0254-4164.2005.01.002
多项式光滑的支撑向量机
数据分类问题是数据挖掘研究的一个热门课题.它是根据对数据样本集合建模,得到最优的分类器,从而可以对未知数据进行分类.支撑向量机是二分类问题的一个分类模型,模型的结果表现为支撑向量.Lee和Mangasarian在2001年提出了使用Sigmoid函数的积分函数作光滑的支撑向量机模型SSVM.该文研究了用多项式函数作光滑的支撑向量机(PSSVM)模型,并提出了两个用于光滑多项式的函数.根据模型特点,应用BFGS方法以及Newton Armijo 方法进行求解,数值实验结果表明PSSVM模型在分类性能上优于SSVM模型.
分类、支撑向量机、组合优化、数据挖掘
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金10231060;电子科技大学校科研和教改项目JX04042
2005-03-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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