一般化最小包含球的大样本快速学习方法

摘要：

标准最小包含球(Minimum enclosing ball,MEB)模型的对偶问题可视为MEB问题并能够利用核心集向量机(Core vector machine,CVM)实现大样本的快速训练,但对于一般化MEB模型,对偶问题中的不等式约束发生了变化而不能视为MEB问题,不能方便地使用CVM来解决大样本的快速训练.为此,提出了一般化MEB快速学习方法(Fast learning of generalized MEB,FL-GMEB),首先放松对偶问题中的不等式约束条件,使其等价于中心约束的MEB问题,从而利用CVM获得其核心集(Core set,CS);然后利用局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)的逆思想将CS扩充为拓展核心集(Extended core set,ECS);最后将ECS及其对应的优化权作为一般化MEB模型的逼近解.UCI和USPS数据集上的实验结果表明,FL-GMEB在大样本快速训练方面具有较好的性能优势.

关键词：一般化最小包含球、大样本、核心向量机、核心集、拓展核心集

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资助基金：国家自然科学基金61170029,61272210,61202311;江苏省自然科学基金重点项目BK2011003;江苏省普通高校研究生科研创新计划项目CXZZ11-0483

在线出版日期：2013-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1831-1840