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| SVM最优分类面相对位置的修正 | |
| 作者姓名： | 周皓 李少洪 |
| 作者单位： | 北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100191;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100191 |
| 摘 要： | 通过放宽标准支持向量机(SVM,Support Vector Machines)中类别边界至分类面等间隔的约束,保持两类函数间隔之和不变的条件,在支持向量机思想框架下得出分类面依样本分布进行调整的新型支持向量机,其对偶形式与标准支持向量机完全相同,从而在理论上进一步完善了支持向量机.在此基础上,提出使类别的函数间隔正比于样本标准差的具体算法--方差修正法,达到最优分类面的相对位置依样本方差而调整之目的.从统计意义上来说,方差修正法在分类精度上有所提高,但计算量增加不多. |
| 关 键 词： | 支持向量机 修正 计算复杂度 分类器 |
| 收稿时间： | 2008-10-20 |
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