基于Excessive Gap的SVM割平面算法.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、SVM是數(shù)據(jù)挖掘的一種新方法，許多SVM所處理的問(wèn)題都包含大規(guī)模樣本集和屬性集。傳統(tǒng)分解法處理大規(guī)模線性分類(lèi)問(wèn)題也是歸結(jié)為求解對(duì)偶問(wèn)題，這大大增加了時(shí)間和空間復(fù)雜度。SVM割平面算法直接求解原二次規(guī)劃，已有研究表明它在求解這類(lèi)問(wèn)題時(shí)較傳統(tǒng)分解方法要快很多。本文主要研究SVM的割平面算法：
　　 本文首先介紹了現(xiàn)有割平面算法--Kelly割平面算法、SVM-Perf算法和BMRM算法及其在SVM領(lǐng)域所取得的研究成果，指出此類(lèi)割平面

2、算法雖然收斂速度比分解法快，但其收斂性不穩(wěn)定，且容易產(chǎn)生鋸齒型波動(dòng)。同時(shí)研究了基于原對(duì)偶方法的Excessive Gap算法來(lái)極小化非光滑凸二次函數(shù)，指出該算法能保證迭代前后的解都滿(mǎn)足Excessive Gap條件，具有較好的穩(wěn)定性同時(shí)保持了較快的收斂速度。進(jìn)一步將Excessive Gap方法用于求解SVM問(wèn)題，提出了一種新的SVM-Excessive Gap割平面算法。該算法的迭代點(diǎn)列都是滿(mǎn)足Excessive Gap條件的原對(duì)偶解

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