基于SVM的样本数据更新方法、分类系统和存储装置

摘要

一种基于SVM的样本数据更新方法，该方法包括：获取样本数据以及在特征空间内将样本数据划分成至少两个分类集合的分类超平面(S101)；分别确定每一分类集合中的最大凸包样本，其中最大凸包样本用于在特征空间内定义第一凸包空间，第一凸包空间能够容纳所述分类集合中除最大凸包样本以外的其他样本数据(S102)；根据待增加或待删除的数据点与最大凸包样本的位置关系，对最大凸包样本进行选择性更新(S103)；以及根据最大凸包样本的更新情况，对分类超平面进行选择性更新(S104)。通过根据待增加或待删除的数据点与最大凸包样本的位置关系对最大凸包样本进行选择性更新和对分类超平面进行选择性更新，可以提高样本数据分类的运算效率。