局部影响分析在支持向量机中的应用  

Application of local influence in support vector machines

作　　者：李琰[1] 崔建福[1] 马镭[2] 石磊[1] 

机构地区：[1]云南大学统计系,云南昆明650091 [2]西北工业大学计算机科学与工程系,陕西西安710072

出　　处：《云南大学学报（自然科学版）》2004年第3期204-207,共4页Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10261009);云南省科学基金资助项目(2000A003M).

摘　　要：讨论了通过对支持向量的局部扰动来确定支持向量集中的强影响点,并由这些强影响点构造相同精度下具有更强广义能力的支持向量机;对线性核函数和高斯径向基函数所构建的SVM进行了分析,并给出一个实例.The recognition of strong influence points in support vector set by local perturbations is studied,since SVM with better generalized ability can be constructed by these strong influence points;for illustration,SVM based on linear kernel function and Radial Basis Function are analyzed respectively.Also a real example is given.

关 键 词：局部扰动 支持向量机 广义能力 线性核函数 高斯径向基函数 LAGRANGE函数 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]