支持向量机的一个边界样本修剪方法

摘要

支持向量机仅仅由支持向量所决定,而支持向量来自于边界的样本,如果样本集中存在较多的噪音或孤立点,特别是两类样本过分交叉,都会降低支持向量机的推广能力。为了改善支持向量机的推广性能,文章提出一个支持向量机的边界样本修剪方法:首先对边界样本进行抽取,然后用RemoveOnly算法对边界样本进行修剪,修剪后的边界样本就是最终的支持向量机训练样本。实验结果表明,修剪方法可以让支持向量机的推广能力有不同程度的提高。