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迭代再权共轭梯度q范数正则化线性最小二乘–支持向量机分类算法
被引量：
1
1
作者
刘建伟
黎海恩
+2 位作者
刘媛
付捷
罗雄麟
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期334-342,共9页
L2范数罚最小二乘–支持向量机(least square support vector machine algorithm,LS–SVM)分类器是得到广泛研究和使用的机器学习算法,其算法中正则化阶次是事先给定的,预设q=2.本文提出q范数正则化LS–SVM分类器算法,0<q<∞,把q...
L2范数罚最小二乘–支持向量机(least square support vector machine algorithm,LS–SVM)分类器是得到广泛研究和使用的机器学习算法,其算法中正则化阶次是事先给定的,预设q=2.本文提出q范数正则化LS–SVM分类器算法,0<q<∞,把q取值扩大到有理数范围.利用网格法改变正则化权衡参数c和正则化阶次q的值,在所选的c和q值上,使用迭代再权方法求解分类器目标函数,找出最小分类预测误差值,使预测误差和特征选择个数两个性能指标得到提高.通过对不同领域的实际数据进行实验,可以看到提出的分类算法分类预测更加准确同时可以实现特征选择,性能优于L2范数罚LS–SVM.
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关键词
q范数正则化
最小二乘-支持向量机(LS-SVM)
迭代再权共轭梯度法
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职称材料
题名
迭代再权共轭梯度q范数正则化线性最小二乘–支持向量机分类算法
被引量：
1
1
作者
刘建伟
黎海恩
刘媛
付捷
罗雄麟
机构
中国石油大学自动化研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期334-342,共9页
基金
国家"973"重点基础研究计划资助项目(2012CB720500)
国家自然科学基金资助项目(21006127)
中国石油大学(北京)基础学科研究资助项目(JCXK–2011–07)
文摘
L2范数罚最小二乘–支持向量机(least square support vector machine algorithm,LS–SVM)分类器是得到广泛研究和使用的机器学习算法,其算法中正则化阶次是事先给定的,预设q=2.本文提出q范数正则化LS–SVM分类器算法,0<q<∞,把q取值扩大到有理数范围.利用网格法改变正则化权衡参数c和正则化阶次q的值,在所选的c和q值上,使用迭代再权方法求解分类器目标函数,找出最小分类预测误差值,使预测误差和特征选择个数两个性能指标得到提高.通过对不同领域的实际数据进行实验,可以看到提出的分类算法分类预测更加准确同时可以实现特征选择,性能优于L2范数罚LS–SVM.
关键词
q范数正则化
最小二乘-支持向量机(LS-SVM)
迭代再权共轭梯度法
Keywords
q-norm regularization
LS-SVM
Iterative reweighted conjugate gradient method
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
操作
1
迭代再权共轭梯度q范数正则化线性最小二乘–支持向量机分类算法
刘建伟
黎海恩
刘媛
付捷
罗雄麟
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
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