【机器学习】求解过程快速又简单的最小二乘支持向量机LSSVM二分类
来源:互联网 发布:php读取access数据库 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 23:05
最小二乘支持向量机(LSSVM)是一种简单的支持向量机(SVM)。普通的SVM的表达形式为
LSSVM的表达形式为
传统SVM中,约束条件是不等式,离分离超平面近的元素向量是支持向量,强烈地影响分离平面的计算,离超平面远的向量影响比较小;因此如果分离集合之间的边界不清晰,会影响计算结果。
而LSSVM中,约束条件是等式,因此,离分离超平面近和远的元素向量都会对分离平面的计算产生影响,分离平面不如传统SVM精准;而且一旦产生相当数量的大的离群点,会严重影响分离平面的计算。LSSVM的最终结果,近似于将两个分离集合的所有元素到分离平面的距离,都限定在
求解LSSVM比SVM要简单的多。引入拉格朗日算子,有
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