NPPC公司

单位范数超平面非平行平面近端分类器的牛顿法。在我们之前的研究中,我们观察到通过最小化两个相关的正则二次优化问题得到的非平行平面近端分类器(NPPC)与其他支持向量机分类器的性能相当,但计算成本非常低。NPPC根据二元模式与两个非平行超平面之一的接近程度来分类。因此,要计算模式到任何超平面的距离,我们需要超平面法向量的欧几里德范数。或者,这应该等于团结。但在NPPC的制定中,没有考虑这些平等约束。没有这些约束,目标函数的解不能保证满足这些约束。本文考虑这些等式约束,重新计算了NPPC,并用牛顿法求解,通过共轭梯度法求解一组线性方程组来更新解。在线性和非线性分类器的多个基准点和合成数据集上进行了实验验证。结果表明,除了在NPPC公式中加入这些约束的技术改进外,所提出的NPPC框架提高了非线性NPPC在大数据集上的计算效率。