基于粒分布的支持向量机加速训练方法

摘要

粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)通过选取粒的代表点构成精简训练集以提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的学习效率,然而选取个别代表点有可能丢失部分重要分类信息,导致模型泛化能力不高.针对这一问题,提出基于粒分布的GSVM(Distribution Based GSVM,DGSVM)加速训练方法,该方法依照粒内正负样本分布选取粒代表点,根据粒的混合度将这些代表点分为精简训练样本集和修正集,使用精简训练样本集训练得到分类器,用修正集迭代优化分类器.本质上DGSVM是用少量难分的样本训练快速得到初始分类器,然后再进行进一步调整.在标准数据集上的实验结果表明DGSVM方法可以在保证算法学习效率的同时提高分类器的泛化能力.