基于向量投影的支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)算法.pdf

1、支持向量機(jī)是Vapllik等人提出的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，借助最優(yōu)化方法來解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題，體現(xiàn)了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化思想。在實(shí)際應(yīng)用中，需要處理的往往是海量的數(shù)據(jù)，因此，如何提高支持向量機(jī)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力，使支持向量機(jī)的應(yīng)用范圍更為廣泛，成為目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)這個(gè)問題主要做了以下幾個(gè)方面的工作。 采用增量學(xué)習(xí)策略進(jìn)行支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)，并且針對(duì)簡(jiǎn)單支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)算法沒有考慮到非

2、支持向量向支持向量轉(zhuǎn)變的情況，提出一種改進(jìn)的支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)算法，該算法通過KKT條件有效地處理歷史樣本，從而提高了簡(jiǎn)單支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)算法的分類精度。 引入支持向量預(yù)選取概念，在有效避免預(yù)選取失效的同時(shí)將增量學(xué)習(xí)思想與預(yù)選取相結(jié)合，提出一種基于向量投影的支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)算法。該算法利用支持向量的幾何分布特點(diǎn)，采用向量投影的方法，對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)選取，從增量樣本中選取最有可能成為支持向量的樣本形成邊界向量集，它是支持向量集的一