【摘 要】
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Sch(o)lkopf等提出的基于二次规划的ν-支持向量机(ν-SVM)与标准SVM相比,其优势在于可以控制支持向量的数目和误差,但由于增加了模型的复杂性, 限制了其应用. 为此,构造了一
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Sch(o)lkopf等提出的基于二次规划的ν-支持向量机(ν-SVM)与标准SVM相比,其优势在于可以控制支持向量的数目和误差,但由于增加了模型的复杂性, 限制了其应用. 为此,构造了一种基于线性规划的ν-SVM分类器,模型简单,参数ν具有明确的意义,同样可以控制支持向量的数目和误差,直接利用比较成熟的线性规划算法. 数值实验表明,该方法ν-SVM的训练速度要比基于二次规划的ν-SVM快得多,而分类效果两者相当.
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