互补支持向量机

摘要

基于支持向量机的修正模型.得到一个互补支持向量机.利用Fischer-Burmeister互补函数,提出了一个新的下降算法.该算法不是基于支持向量机最优化问题本身,而是一个与之等价的互补问题.新算法不需要计算任何Hesse矩阵或矩阵求逆运算,实现简单,计算量小,克服了Mangasarian等人提出的LSVM算法需要求逆矩阵而造成不适合求解大规模非线性分类问题的缺陷.在不需要任何假设的情况下,证明了算法的全局收敛性.仿真实验表明算法是可行有效的.