论文部分内容阅读
为了解决最小二乘支持向量机模型稀疏性不足的问题,提出了一种约简核矩阵的LS-SVM稀疏化方法。按照空间两点的欧式距离寻找核矩阵中相近的行(列),并通过特定的规则进行合并,以减小核矩阵的规模,进而求得稀疏LS-SVM模型。以高斯径向基核函数为例,详细阐述了改进方法的实现步骤,并通过仿真表明了采用该方法求得的稀疏LS-SVM模型泛化能力良好。