【摘 要】
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最小二乘支持向量机（LeastSquares Support Vector Machine,LS-SVM）已成功地应用于许多分类问题上,但由于其解不具有稀疏性,该方法无法应用到大数据集的学习与测试上.提出了LS-
【机 构】
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上海师范大学数理学院,上海大学数学系
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最小二乘支持向量机（LeastSquares Support Vector Machine,LS-SVM）已成功地应用于许多分类问题上,但由于其解不具有稀疏性,该方法无法应用到大数据集的学习与测试上.提出了LS-SVM的一个快速近似HBILS-SVM算法.该算法结合Backfitting与Invfitting法则迭代增加或减少一个支持向量,这一过程重复直到满足给定的停止条件,从而构建出最终的分类决策函数.对比已有的稀疏化算法,HBILS-SVM算法的计算复杂度低,解更加稀疏,且支持向量更具有全局最优性.数
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