基于Excessive Gap的SVM割平面算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、SVM是數(shù)據(jù)挖掘的一種新方法，許多SVM所處理的問題都包含大規(guī)模樣本集和屬性集。傳統(tǒng)分解法處理大規(guī)模線性分類問題也是歸結(jié)為求解對偶問題，這大大增加了時間和空間復(fù)雜度。SVM割平面算法直接求解原二次規(guī)劃，已有研究表明它在求解這類問題時較傳統(tǒng)分解方法要快很多。本文主要研究SVM的割平面算法：
　　 本文首先介紹了現(xiàn)有割平面算法--Kelly割平面算法、SVM-Perf算法和BMRM算法及其在SVM領(lǐng)域所取得的研究成果，指出此類割平面

2、算法雖然收斂速度比分解法快，但其收斂性不穩(wěn)定，且容易產(chǎn)生鋸齒型波動。同時研究了基于原對偶方法的Excessive Gap算法來極小化非光滑凸二次函數(shù)，指出該算法能保證迭代前后的解都滿足Excessive Gap條件，具有較好的穩(wěn)定性同時保持了較快的收斂速度。進(jìn)一步將Excessive Gap方法用于求解SVM問題，提出了一種新的SVM-Excessive Gap割平面算法。該算法的迭代點列都是滿足Excessive Gap條件的原對偶解

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