MK-LSSVM与AdaBoost-SVM在分类中的比较和研究

摘要

对基于多核函数的最小二乘支持向量机算法(MK-LSSVM)和采用支持向量机作为弱分类器的AdaBoost算法(AdaBoost-SVM)这两种新型的分类算法进行了研究.将这两种算法应用于求解心脏单光子发射计算机化断层显像(SPECT)图像数据的二分类问题和iris数据集的多分类问题,并从平均分类精度和平均运行时间两方面进行比较分析.最后通过Sammon映射给出了分类的可视化结果.试验结果验证了MK-LSSVM算法和AdaBoost-SVM算法的有效性和可行性,且MK-LSSVM算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比AdaBoost-SVM更快的训练速度.