基于正则化技术的对支持向量机特征选择算法

作     者：业巧林 赵春霞 陈小波 Ye Qiaolin;Zhao Chunxia;Chen Xiaobo

作者机构：南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2011年第48卷第6期

页      面：1029-1037页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(90820306) 江苏省自然科学基金项目(BK2009393) 

主　　题：TWSVM GEPSVM RTWSVM 无约束凸规划 特征镇压 

摘      要：对支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机(proxi mal SVMbased on generalized eigenvalues,GEPSVM),问题解归结为求解两个SVM型问题,因此,计算开销缩减到标准SVM的1/4.除了保留了GEPSVM优势外,在分类性能上TWSVM远优于GEPSVM,但仍需求解凸规划问题,并且,目前尚无有效的TWSVM的特征提取算法提出.首先,向TWSVM模型中引入正则项,提出了正则化TWSVM(RTWSVM).与TWSVM不同,RTWSVM保证了该问题为一个强凸规划问题.在此基础上,构造了TWSVM的特征提取算法(FRTWSVM).该分类器只需求解一个线性方程系统,无需任何凸规划软件包.在保证得到与TWSVM相当的分类性能以及较快的计算速度上,此方式还减少了输入空间的特征数.对于非线性问题,FRTWSVM可以减少核函数数目.