基于加权特征子空间的支持向量机核函数研究
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TP181

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国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Research on Kernel Function of Support Vector Machine Based on Weighted Feature Subspace
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The National Natural Science Foundation of China (General Program, Key Program, Major Research Plan)

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    摘要:

    针对数据分类交叉空间易错分问题,提出一种基于加权特征子空间的支持向量机核函数方法。该方法利用加权特征子空间与稀疏表达等相关理论进行支持向量机核函数优化,即首先利特征子空间重叠率与数据的信息熵对数据特征进行加权,再通过对L1范数正则项的加权处理调节异类数据间的稀疏性和同类数据间的稠密性;最后对处理好的数据进行分类测试。通过仿真实验表明该算法能够在一定程度上提升分类效果,达到优化核函数的目的。

    Abstract:

    Aiming at the problem of misclassification of data classification cross space, this paper proposes a support vector machine kernel function method based on weighted feature subspace. The method integrates feature weighting feature subspace, sparse expression and kernel function and other related theories to support kernel function optimization of support vector machine. Firstly, the weighting method of feature subspace overlap rate is proposed to weight each feature subspace. Then, the weighting of the L1 norm regular term is used to adjust the sparsity of different class spaces and increase the density of the same class space. The kernel function classifies the processed data. The simulation experiments show that the algorithm can improve the classification effect to some extent and achieve the purpose of optimizing the kernel function.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

梁礼明,郭凯,盛校棋. 基于加权特征子空间的支持向量机核函数研究[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(15): 6101-6106.
Liang Liming, Guo Kai, Sheng Xiaoqi. Research on Kernel Function of Support Vector Machine Based on Weighted Feature Subspace[J]. Science Technology and Engineering,2020,20(15):6101-6106.

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  • 收稿日期:2019-08-23
  • 最后修改日期:2019-11-15
  • 录用日期:2019-11-17
  • 在线发布日期: 2020-06-24
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