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线性规划支持向量机模型的研究

徐会敏  王玉兰  
【摘要】:传统的由范数导出的二次规划支持向量机算法,在小样本、高维数据的分类问题中做出了不平凡的贡献,但在数据量很大时,所需的计算时间和空间复杂度仍然很大。本文提出的由、LL2L1∞范数导出的支持向量机算法,将二次规划问题转化为线性规划问题,大大减少了计算量。仿真结果表明,尽管线性规划支持向量机的准确识别率有一定下降,但它仍然具有很好的性能。

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