特征空间最小数据分布最大间隔支持向量机.pdf

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1、第17卷第3期2013年3月电机与控制学报ELECTRICMACHINESANDCONTROLV01．17No．3M81"．2013特征空间最小数据分布最大间隔支持向量机陈君1，彭小奇1’2，宋彦坡1，刘征1，唐秀明3(1．中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410083；2．湖南第一师范学院信息科学与工程系，湖南长沙410205；3．湖南科技大学信息与电气工程学院，湖南湘潭411201)摘要：为提高支持向量机的泛化能力，根据统计学习理论中学习机推广能力的界和Vc维理论，提出了一种同时以特征空间中样本数据分布半径最小化和类间间隔最大化为优化目标的支持向量机模型。通过合理

2、设计其目标函数，将该支持向量机的建模问题转化为二次规划问题，从而可以采用与传统SVM相似的算法快速实现。用UCI数据库中的部分数据进行了仿真。实验证明与传统的SVM相比，在分类准确度不降低，且有所提高的基础上，使其支持向量的数目得到减少；在支持向量数目相近的情况下，预测精度得到提高。体现出更强的泛化能力。关键词：支持向量机；泛化性能；数据分布；分类中图分类号：TF181文献标志码：A文章编号：1007—449X(2013)03—0105—05Supportvectormachinewithminimum-datadistributionandmaximum·margin

3、infeaturespaceCHENJunl，PENGXiao．qi1”，SONGYan．p01，LIUZhen91，TANGXiu．min93(1．SchoolofInformationScienceandEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410083，China；2．DepartmentofInformationScienceandEn百neering，HunanFirstNormalUniversity，Changsha410205，China；3．InstituteofInformationandElectri

4、calEngineering，HunanUniversityOfScienceandTechnology，Xiangtan411201，China)Abstract：Inordertoimprovethegeneralizationcapabilityofsupportvectormachine，anewsupportvectormachinewithminimum··datadistributionandmaximum--margininfeaturespacewaspresentedbasedontheboundsforthegeneralizationelTori

5、nmachine—learningandtheVCdimensiontheory．Thesupportvectormachine(SVM)optimizationproblemhereWastreatedasaquadraticprogrammingproblemafterreformulatingareasonableobjectivefunction，SOtheproblemWassolvedbyapplyingalgorithmssimilartothatofthetraditionalSVM．SimulationusingUCIdatasetsshowsthat

6、comparedtothetraditionalSVM，theimprovedSVMclassifierreducesthesupportvectorsnumberwiththesameorevenhigherpredictionaccuracy；ontheotherhand，itimprovesthepredictionaccuracywithsimilarsupportvectorsnumber．ThesimulationresultsshowthattheproposedSVMhavemoregeneralizationability．Keywords：suppo

7、rtvectormachine；generalization；datadistribution；classification收稿日期：2012一11一07基金项目：国家自然科学基金重点项目(61134006)；国家自然科学基金青年项目(61105080)；湖南省自然科学基金青年项目(11JJ4057)；湖南省教育厅资助项目(10C0696)作者简介：陈君(1977一)，男，博士研究生，研究方向为智能决策，工业过程优化决策与控制；彭小奇(1962一)，男，博士。教授，博士生导师，研究方向为系统建模、智能决策等；宋彦坡(1979一)，男，博士