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林欣怡;马龙，J.S。;孙德芬;杜金川

大规模广义距离加权判别的快速算法。 （英语） Zbl 07498954号

J.计算。图表。统计。 27，第2期，368-379（2018）.
摘要：高维低样本容量统计分析在广泛的应用中非常重要。在这种情况下，可以改进极具吸引力的判别方法，即支持向量机，以减轻边缘的数据堆积。这自然导致了距离加权鉴别（DWD）的发展，它可以被建模为二阶锥规划问题，并在数据的规模（样本大小和特征维数）适中时通过内点方法解决。在这里，我们设计了一个可扩展且鲁棒的算法来解决大规模广义DWD问题。对UCI存储库中的实际数据集进行的数值实验表明，我们的算法在解决大规模问题时效率很高，有时甚至比高度优化的LIBLINEAR和LIBSVM更有效地解决相应的SVM问题。本文的补充材料可在线获取。

引用于17文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

收敛多块ADMM;数据堆积;支持向量机

软件：

QSDPNAL公司;伦敦银行支持向量机;SDPT3系统;UCI-毫升;LIBLINEAR银行
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Y.Lam}等人，J.计算。图表。Stat.27，No.2，368--379（2018；Zbl 07498954）
全文： 内政部 arXiv公司

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