鲁棒最小二乘支持向量机稀疏解的求解方法

摘要

本发明提出了一种鲁棒最小二乘支持向量机稀疏解的求解方法，用于解决现有鲁棒最小二乘支持向量机解的求解方法中存在的解缺乏稀疏性的技术问题，实现步骤为：输入训练数据；构造鲁棒最小二乘支持向量机模型；将鲁棒最小二乘支持向量机模型转化为DC规划；构造基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的DC规划；光滑化基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的DC规划；从样本指标集中选择子集B和矩阵P；求基于原空间的鲁棒最小二乘支持向量机模型的光滑DC规划的稀疏解；判断最优解是否找到。本发明可以得到鲁棒最小二乘支持向量机的稀疏解，可应用在对带有噪声的大数据进行分类和回归领域。