支撑向量机的优化算法及实现

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本文主要对数据挖掘中分类判别方法进行了研究。在对支撑向量机理论研究的基础上。提出了正交校正共轭梯度法-SVM(CGM-OC-SVM)。该算法是在吸取PRP-SVM算法的优点并改进其缺点基础上提出来的。解决较大规模的随机凸二次规划问题,同时克服了最速下降法-SVM收敛速度慢的特点。并且该算法使用径向基内积函数分类器作为Keme1函数,使算法更具有通用性。并通过程序对该算法进行了实现。
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