一种求解分类问题的新算法(英文)  

A New Algorithm for Classification Problems

作　　者：秦如新[1] 陈静[1] 邓乃扬[1] 

机构地区：[1]中国农业大学理学院,北京100083

出　　处：《运筹学学报》2008年第2期41-48,共8页Operations Research Transactions

基　　金：the Key Project of the National Natural Science Foundation of China(No.10631070);the National Natural Science Foundation of China(60573158)

摘　　要：本文提出了基于支持向量回归机(SVR)的一种新分类算法.它和标准的支持向量机(SVM)不同:标准的支持向量机(SVM)采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关.本文中我们可以用任意模度量间隔,得到的最优化问题是无参数的线性规划问题,避免了参数选择.数值试验表明了该算法的有效性.A new algorithm to solve classification problems is obtained based on the support vector regression （SVR）. It is different form the standard Support vector machine（SVM）： The margin is measured by fixed norm and the optimization problems depend on the parameters in the standard SVM. In this paper, we can measure the margin by arbitrary norm, and the deduced optimization problem is a linear programming without parameters. Preliminary experiments also show the validity of our new algorithm.

关 键 词：运筹学 线性规划 支持向量机 模 无参数化 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]