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支持向量回归机训练集的并行预处理方法
  • 204
  • 作者

    张新潘美芹邵福波贺国平

  • 单位

    山东科技大学信息科学与工程学院青岛滨海学院信息管理系

  • 摘要
    为加快支持向量回归机在求解大样本集问题时的训练速度,提出了并行支持向量回归机。该方法根据核矩阵把数据集分成k个子集,通过并行预处理过滤掉非支持向量,再对剩余的支持向量进行训练得到决策函数。实验表明,本算法不仅预测准确度跟标准的分解算法基本一致,而且大大缩减训练时间,具有很高的加速比,同时需要的训练时间大大少于Graf等人提出的级联结构的算法,另外,算法还可有效地缩减支持向量的数目。
  • 关键词

    支持向量回归机并行算法核函数分解算法

  • 基金项目(Foundation)
    山东省自然科学基金项目(Y2008A01)；山东省科技攻关项目(2009GG10001012)；
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