最小二乘超球多类支持向量机

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：sheena111

【摘要】

：

超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)是一种直接型多类分类器,具有训练速度快,检测效率高的优点,但由于HSMC-SVM使用一阶范数软间隔作为目标函数的惩罚项,使得其训练精度受到一定影响,为了提高HSMC-SVM训练精度,将最小二乘法引入到HSMC-SVM中,提出了最小二乘超球多类支持向量机(LSHS-MCSVM)的概念,并且分析了它的训练算法和判决规则,从而形成了完整的LSHS-MCSVM分类理

【作者】

：

徐图

【机构】

：

西南交通大学信息科学与技术学院,

【出处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

：

2009年23期

【关键词】

：

support vector machine (SVM) multi-class SVM SMO algorithm work set selection LS

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