面向數據挖掘的支持向量機技術研究.pdf

1、隨著網絡和通訊技術的日益發(fā)展，大量的信息蜂擁而至。如何有效地選擇需要的信息成為越來越突出的問題。數據挖掘就是為順應這種需要應運而發(fā)展起來的數據處理技術。支持向量機(support vector machine，SⅧ)是數據挖掘中的一項新技術，是借助于最優(yōu)化方法解決機器學習問題的新工具。 本文首先討論了數據挖掘的基本概念，國內外的研究現狀，數據挖掘的應用，數據挖掘的過程以及數據挖掘的基本方法。然后又研究了統(tǒng)計學習理論的一些基本知識

2、，其中包括了機器學習，VC維，推廣性的界和結構風險最小化。接下來重點介紹了支持向量機，其中包括了支持向量機的發(fā)展歷史和現狀，主要的基本概念和研究內容，并在此基礎上對當前各種比較通用的支持向量機訓練算法進行了研究，比較了各種算法的優(yōu)劣。最后針對當前幾種基于增量學習的支持向量機訓練算法的缺點，分析了支持向量的性質和增量學習的過程，提出了一種新的增量學習算法，在保證測試精度的同時減少了訓練時間。最后的數值實驗和應用實例說明了，算法是可行的、有