基于最小包含球的非静态大数据集的快速分类算法  

Fast classification for nonstationary large scale data sets using minimal enclosing ball

作　　者：史荧中[1,2] 王士同[1] 王骏[1] 邓赵红[1] 

机构地区：[1]江南大学数字媒体学院,江苏无锡214122 [2]无锡职业技术学院物联网技术学院,江苏无锡214121

出　　处：《控制与决策》2013年第7期1065-1072,共8页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(60903100;61170122);江苏省自然科学基金项目(BK2011003)

摘　　要：对于小规模的非静态数据,最近提出的时间自适应支持向量机(TA-SVM)方法表现出良好的性能,它从兼顾局部优化和全局优化的角度同时求解多个子分类器的特性.但对于大数据集,较高的计算代价限制了它的实用性.针对此不足,结合核心向量机(CVM)理论提出了针对非静态大数据集的新颖分类方法,即基于中心约束最小包含球(CCMEB)的TA-CVM,简称CCTA-CVM.该方法具有渐近线性时间复杂度的优点,同时继承了TA-SVM的良好性能.最后通过实验验证了所提出方法的有效性.For small scale nonstationary data sets,the recently-proposed classifier time adaptive support vector machine（TASVM） exhibits its good performance with the distinctive characteristic of simultaneously solving several subclassifiers locally and globally.However,for large scale data sets,its high computational cost severely weakens its usefulness.In order to overcome this shortcoming,a novel classifier named center-constrained minimal enclosing ball（CCMEB） based time adaptive core vector machine（CCTA-CVM for brevity） for large nonstationary datasets is proposed by using core vector machine（CVM） theory.This classifier has the merit of asymptotic linear time complexity and inherits the good performance of TA-SVM.Experimental results show the effectiveness of the proposed classifier.

关 键 词：数据漂移 非静态大数据集 最小包含球 线性时间复杂度 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]