支持向量機預處理對SMO算法的改進研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、塊算法和分解算法是支持向量機的兩個主要迭代算法，序貫最小優(yōu)化算法是一種特殊的分解算法，將工作集的樣本個數(shù)固定為兩個，帶來的直接后果是迭代次數(shù)的增加，當原始訓練集的樣本個數(shù)太多時，序貫最小優(yōu)化算法就有待改進.針對這個問題，運用壓縮的思想就可以改進算法，樣本取樣序貫最小優(yōu)化算法就是基于這種思想的.但由于樣本取樣具有隨機性和復雜性，如何能有效的縮減取樣的范圍是改進該算法的主要方向.由于支持向量全在邊界上，而非支持向量對結果沒有影響，通過某種準

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