一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法

为了改进传统算法,利用支持向量的特性,提出了一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法(PMSVM)。选择对分类超平面有影响的样本点作为支持向量,以增加单个分类器的训练时间为代价换取整体训练和分类的精度。考虑到训练样本的分布对最终结果的影响,加入反馈向量进行适当的重复训练,以调整各分类器的学习性能。通过在测试数据集上进行的实验表明,该算法与批学习增量BSVM算法相比,在提高训练效率和分类精度的前提下,大大降低了训练时间。