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基于SCN函数共轭梯度方向的稀疏支持向量机特征分块分解算法
1
作者
潘阳
孟志青
+1 位作者
温国栋
蒋敏
《运筹与管理》
北大核心
2025年第5期89-96,I0022-I0027,共14页
随着机器学习分类算法在多模态大数据中的广泛应用,对高维数据进行准确分类变得迫切而重要。处理高维数据时,传统支持向量机模型常受冗余特征的影响,导致分类精度降低。因此,实现特征稀疏化的方法变得至关重要。虽然许多学者提出了使用...
随着机器学习分类算法在多模态大数据中的广泛应用,对高维数据进行准确分类变得迫切而重要。处理高维数据时,传统支持向量机模型常受冗余特征的影响,导致分类精度降低。因此,实现特征稀疏化的方法变得至关重要。虽然许多学者提出了使用添加正则化项的方法进行稀疏化,但其本质上都是构建一个近似于L_(0)范数的函数,与L_(0)范数在稀疏性方面仍存在差距。为了获得更好的稀疏分类结果,本文利用L_(0)范数构建稀疏支持向量机模型,并运用强可转化非凸函数将L_(0)范数转化为可微凸凹连续函数,进一步解决L_(0)范数导致的直接计算困难问题,从而可以使用梯度下降算法求解。本文在五个高维数据集上进行了CGDL-SVM算法与其他经典算法的对比实验,结果表明,在保持相近分类精度的前提下,CGDL-SVM算法在稀疏性方面显著优于其他算法。
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关键词
稀疏性
L_(0)范数
支持向量机
强可转化非凸函数
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职称材料
题名
基于SCN函数共轭梯度方向的稀疏支持向量机特征分块分解算法
1
作者
潘阳
孟志青
温国栋
蒋敏
机构
浙江工业大学管理学院
出处
《运筹与管理》
北大核心
2025年第5期89-96,I0022-I0027,共14页
基金
国家自然科学基金面上项目(11871434)。
文摘
随着机器学习分类算法在多模态大数据中的广泛应用,对高维数据进行准确分类变得迫切而重要。处理高维数据时,传统支持向量机模型常受冗余特征的影响,导致分类精度降低。因此,实现特征稀疏化的方法变得至关重要。虽然许多学者提出了使用添加正则化项的方法进行稀疏化,但其本质上都是构建一个近似于L_(0)范数的函数,与L_(0)范数在稀疏性方面仍存在差距。为了获得更好的稀疏分类结果,本文利用L_(0)范数构建稀疏支持向量机模型,并运用强可转化非凸函数将L_(0)范数转化为可微凸凹连续函数,进一步解决L_(0)范数导致的直接计算困难问题,从而可以使用梯度下降算法求解。本文在五个高维数据集上进行了CGDL-SVM算法与其他经典算法的对比实验,结果表明,在保持相近分类精度的前提下,CGDL-SVM算法在稀疏性方面显著优于其他算法。
关键词
稀疏性
L_(0)范数
支持向量机
强可转化非凸函数
Keywords
sparse
L_(0)norm
support vector machine
strongly convertible nonconvex function
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SCN函数共轭梯度方向的稀疏支持向量机特征分块分解算法
潘阳
孟志青
温国栋
蒋敏
《运筹与管理》
北大核心
2025
0
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