基于fisher鉴别分析对支持向量机算法进行优化的研究

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1、分类号ＴＰ３０１巧巧公开ＵＤＣ编号ｆ煮Ｊｃ聲巧女研《４＃化讼乂题目基于Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析对支持向巧祝义法銷巧优化的研究ＴｉｔｌｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＦｉｓｈｅｒｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔａｎａｌｙｓｉｓ学院（所、中也）信息学院专业名称计寡机应用巧术研究生姓名罗昕学号１２０１３００：１０６７导师姓名周小兵职称副教授二零一六年兰月Ｉ

2、论女独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，不存在飄窃或抄袭巧为。与作者一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。：学校有权保留本论文（含电子版）现就论文的使用对云南大学授权如下，也可，采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容可Ｗ将论文用于查阅或借阅服务！学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部

3、分内容录入有关数据库用于检索服务。（内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）研巧牛答名导师综名．外Ｖ：＝日期ＩＩ摘要摘要一支持向量机（ＳＶＭ）是个有监督的学习模型，它Ｗ统计学习原理为基础，这使得它具有坚实的统计学基础，在高维、小样本、非线性的模式识别问题中具有很强的适用性。虽然支持向量机相比于其他机器学习算法而言，它具备有鲁棒性好、算法简单易行的特点，这使得它在机器学习、模式识别等领域应用中具有更为广阔的发展空间，但同时支一持向量机算法也存在有定的不足之处：在处理大规模样本分类问题时，支持向量机的性能

4、会大幅度降低一。本文主要提出了种提高大规模样本情况下的支持向量机分类性能的优化算法。本文介绍了支持向量机和Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析后，基于线性可分性分别从线性可分与线性不可分方向上对它们的理论原理进行了深入的介绍，从而发现支持向量机与Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析法之间的关联性：支持向量机算法的最优超平面与Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析法的最佳一一投影方向之间存在有定的关系，Ｆｉｓｈｅｒ。Ｗ此为基础提出了种基于鉴别分析法对支持向量机算法的优化：通过Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析法来快速的选择出支持向量机的关键支。持向量，从而大幅缩减支持向量机样本

5、训练时间在提出该优化算法后，本文通过对该算法在线性可分和线性不可分两种情况下的仿真实验对其进行了验证，发现在不降低分类精度的情况下，确实可Ｗ提高支持向量机的性能，。在验证了该优化算法的可用性后又将该算法实际应用在入侵检测系统中并对其性能进行了仿真实验。关键词：支持向量机，Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析法，关键支持向量，最佳超平面，最佳投影方向，线性可分性Ｉ．ＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＳｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｉｓａｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌ，ｉｔｉｓｂａｓｅｄ

6、ｏｎＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＬｅａｒｎｉｎｇＴｈｅｏｒｙ．Ｓｏ，ｉｔｈａｓａｓｏｌｉｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，ｉｔｍａｋｅｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃ化ｒｍａｃｈｉｎｅ化ｈａｖｅａｓｔｒｏｎｓｕｉｌｉｔｉｉｌｉｔａｂｔｉｎｓｏｌｖｉｎｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｏｎｒｏｂｌｅｍｓｎｔｈｅｆｉｅｄｏｆｔｈｅｈｉｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎｇｙｇｐｇ，ｓｍａｌｌｓａｍｌｅａｎｄｎｏ打ｌｉｎｅａｒａｔｅｒｎｒｅｃｏｎｉｔｉｏ打ｒｏｂｌｅｍ．Ｇｏｍａｒｅｄｔｏｔｈ

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8、ｅｖｅｌｏｍｅｎｔ．ｇｐｇ，ｐｐＳｕｏｒｔ－ｐｐｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｌｓｏｈａｓｃｅｒｔａｉ打ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ