【摘 要】
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支持向量机（support vector machine（SVM））是一种数据挖掘中新型机器学习方法．提出了基于压缩凸包（compressed convex hull（CCH））的SVM分类问题的几何算法．对比简约凸包（reduced convex
【机 构】
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上海师范大学计算数学系,科学计算上海高校重点实验室,上海大学数学系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30571059);国家高科技研究发展计划(863)专项资助项目(2006AA02Z190);上海市重点学科资助项目(S30405)
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支持向量机（support vector machine（SVM））是一种数据挖掘中新型机器学习方法．提出了基于压缩凸包（compressed convex hull（CCH））的SVM分类问题的几何算法．对比简约凸包（reduced convex hull（RCH）），CCH保持了数据的几何体形状，并且易于得到确定其极点的充要条件．作为CCH的实际应用，讨论了该几何算法的稀疏化方法及概率加速算法．数值试验结果表明所讨论的算法可降低核计算并取得较好的性能．
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