一种提高LS-SVM精度和减少计算量的有效算法

文件类型:研究文章

作者

1伊朗库昌高等技术大学计算机与数学系。

2伊朗马什哈德费多西大学应用数学系。

摘要

为了提高最小二乘支持向量机(LS-SVM)的精度和减少计算量,我们提出了一种新的算法,称为切割算法(CA)。该方法基于将原始问题划分为若干子问题。由于主问题被转换为一些小问题,因此该算法的计算量较少。尽管在某些情况下,典型的LS-SVM无法对数据集进行线性分类,但应用CA可以对数据集分类。事实上,CA提高了准确性并减少了计算量。在一些已知数据集和合成数据上的报告和比较结果证明了CA的效率和性能。

关键词


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