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张文生,丁辉,王珏.基于邻域原理计算海量数据支持向量的研究.软件学报,2001,12(5):711-720
基于邻域原理计算海量数据支持向量的研究
Study on Computing the Support Vectors of Massive Data Based on Neighborhood Principle
投稿时间:2000-06-20  修订日期:2000-09-11
DOI:
中文关键词:  支持向量  最优超平面  二次规划  邻域
英文关键词:support vector  optimal hyperplane  quadratic programming  neighborhood
基金项目:国家重点基础研究发展规划973资助项目(G1998030508); 国家863高科技发展计划资助项目(863-306-ZT06-07-1);国家自然科学基金资助项目(7 9700023);航空基础科学基金资助项目(97J55009)
作者单位
张文生 中国科学院自动化研究所,北京 100080 
丁辉 中国科学院自动化研究所,北京 100080 
王珏 中国科学院自动化研究所,北京 100080 
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中文摘要:
      使用支持向量机理论计算海量数据的支持向量是相当困难的.为了解决这个问题,提出了基于邻域原理计算支持向量的方法.在对支持向量机原理与邻域原理比较分析的基础上讨论了以下问题:(1)构建了从样本空间经过特征空间到扩维空间的复合内积函数,给出计算支持向量的邻域思想;(2)将支持向量机的理论建立在距离空间上,设计出了计算支持向量的邻域算法,从而把该算法理解为简化计算二次规划的方法;(3)实验结果说明,邻域原理可以有效地解决对海量数据计算支持向量的问题.
英文摘要:
      It is quite difficult to compute the support vectors of massive data using the theory of support vector machine. To solve this problem, a method is brought forward to compute support vectors based on the neighborhood principle in this paper. Several questions are discussed based upon comparison and analysis of the support vector machine theory and the neighborhood principle as below: (1) The inner product function from the sample space to the dimension expand space via the feature space is constructed, and the neighborhood principle of computing the support vectors is presented; (2) Vapnik's support vector machine theory is constructed on the distance space, the algorithm is designed to compute support vectors, and the algorithm is regarded as a method to reduce the computation of quadratic programming; (3) The experimental results show that the neighborhood principle can solve the problem of support vector computation of massive data effectively.
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