增强型投影双胞支持向量机设计

摘要

投影双胞支持向量机(PTSVM)在分类问题上拥有优秀的泛化能力.然而,在对偶求解方面,PTSVM模型存在矩阵求逆运算.这不仅增加了模型的训练负担,而且容易导致模型解的不稳定性.为解决上述问题,提出了一种新的增强型投影双胞支持向量机模型(IPTSVM).IPTSVM模型能够寻找一对最优非平行投影方向.在新的投影空间,同类别的样本点尽量聚集在类内投影中心附近,而其他类样本应尽量远离当前类别中心,有效地避免了矩阵求逆问题,提高了模型的训练效率.同时,在IPTSVM模型中,利用等式约束对类内样本的损失函数进行了重构,并将正则项引入,显著提高了模型的泛化能力,保障了模型解的稳定性.基于UCI公共数据集上的仿真试验结果,验证了 IPTSVM模型的有效性.