模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (5): 708-714    DOI:
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权向量投影多平面支持向量机
业巧林,业宁,崔静,陈艳男,武波
南京林业大学 信息技术学院 南京 210037
Multisurface Support Vector Machines via Weight Vector Projection
YE Qiao-Lin ,YE Ning,CUI Jing,CHEN Yan-Nan,WU Bo
School of Information Technology,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037

全文: PDF (374 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一个多平面支持向量机算法——权向量多平面支持向量机(WMPSVM)。该方法利用差代替Rayleigh商问题,从而避免广义特征值的奇异问题。与传统分类器不同,该方法无需求解具体的超平面,仅求解两个权向量。其决策是将测试样本归为距样本投影均值距离最近的所在的类。从广义支持向量机(GEPSVM)求解目的出发,该方法在保证得到与GEPSVM相当的计算效率的前提下,能较好地求解异或问题以及一些复杂异或问题。最后在人工数据集和UCI数据集上显示,该方法的性能要好于GEPSVM。
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业巧林
业宁
崔静
陈艳男
武波
关键词 支持向量机简单特征值奇异性异或问题权向量投影    
Abstract:A multisurface support vector machine classifier is proposed called multisurface support vector machines via weight vector projection. It generates two weight vectors by solving two simple eigenvalue problems without consideration of the matrix singularity in it. Unlike the standard classifiers, the solution of the specific hyperplane is not required. According to the decision rule of the proposed approach, a unseen point is assigned to the closest projected mean. The proposed approach obtains comparable computational efficiency compared with proximal support vector machine via generalized eigenvalues (GEPSVM). Moreover, it solves some complex XOR problems as well. The experimental results on artificial and UCI datasets show that the classification performance of the proposed approach outperforms that of GEPSVM.
Key wordsSupport Vector Machine    Simple Eigenvalue    Singular Value    XOR Problem    Weight Vector Projection   
收稿日期: 2009-01-05     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.30671639)
作者简介: 业巧林,男,1982年生,硕士,主要研究方向为数据挖掘、机器学习.E-mail:yeqiaolin65620868@163.com.业宁,男,1967年生,博士,副教授,主要研究方向为数据挖掘.崔静,女,1987年生,硕士,主要研究方向为数据挖掘.陈艳男,男,1981年生,硕士,讲师,主要研究方向为优化方法.武波,男,1984年生,硕士,主要研究方向为模式识别。
引用本文:   
业巧林,业宁,崔静,陈艳男,武波. 权向量投影多平面支持向量机[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(5): 708-714. YE Qiao-Lin ,YE Ning,CUI Jing,CHEN Yan-Nan,WU Bo. Multisurface Support Vector Machines via Weight Vector Projection. , 2010, 23(5): 708-714.
链接本文:  
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