收藏本站
《河北大学》 2007年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法

朱杰  
【摘要】:支持向量机(SVM)是机器学习领域一种非常重要的分类算法,它的出现是以统计学习理论为基础的。由于其良好的泛化能力,使得这种分类方法在很多领域都有应用。但是时间复杂度高的缺点一直是困扰这种优秀的分类器进一步发展的原因。支持向量机反问题的提出是希望作为一种启发式而产生一种有更强泛化能力的决策树,其本质是如何将一个事例集分为两部分,才能使这两部分之间的间隔最大。但是惊人的时间复杂度使得这种算法很难应用到具有一定规模的数据集上。本课题针对如何提高该算法的求解效率做了有意义的探索。 本文在深入分析支持向量机反问题求解过程的基础上,提出了一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法。首先对支持向量机反问题高时间复杂度的原因进行了探讨,发现主要原因是需要枚举出所有可能的划分。然后,通过分析核聚类的特点,发现核聚类对于减少支持向量机反问题的时间复杂度很有帮助,提出了先聚类再求反问题的策略:用核聚类算法对数据进行预处理,把数据聚成有限数量的几簇,在簇之间做划分,取代了原有的在所有点之问做划分的枚举算法。最后,给出了本文算法的实现过程及其实验结果,并与用K-means聚类方法作为数据预处理的方法做了比较,测试数据表明该算法可行、有效。
【学位授予单位】:河北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 谭勇,荣秋生;一个基于K-means的聚类算法的实现[J];湖北民族学院学报(自然科学版);2004年01期
2 王国胜,钟义信;支持向量机的理论基础——统计学习理论[J];计算机工程与应用;2001年19期
3 杨宏伟,赵明华,孙娟,王熙照;基于层次分解的决策树[J];计算机工程与应用;2003年23期
4 张莉,周伟达,焦李成;核聚类算法[J];计算机学报;2002年06期
5 李侃,刘玉树;模糊核聚类的自适应算法[J];控制与决策;2004年05期
6 张国宣,孔锐,施泽生,郭立,刘士建,薛明东;基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树[J];控制与决策;2004年11期
7 潘晓英,王昊;一种基于核聚类的关键帧提取方法[J];微机发展;2005年03期
8 柳回春,马树元;支持向量机的研究现状[J];中国图象图形学报;2002年06期
9 薛耿剑,王毅,赵海涛,魏梦琦,郝重阳;一种改进的模糊核聚类算法[J];中国医学影像技术;2005年10期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 刘胜利;基于SVM的网络入侵检测研究[D];大连海事大学;2004年
2 闫兆振;自适应模糊C-均值聚类算法研究[D];山东科技大学;2006年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王全凤;郑浩;;基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型[J];四川建筑科学研究;2010年05期
2 冀卫兴;陈忠海;方筝;;基于DE—BP算法的空调负荷预测研究[J];四川建筑科学研究;2010年05期
3 张根耀,李竹林,赵宗涛;遮挡情况下运动目标的跟踪[J];安徽大学学报(自然科学版);2003年03期
4 陈弋兰;王鸣;孙书诚;;朴素贝叶斯分类器的误差估计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
5 张红涛;胡玉霞;张恒源;顾波;;储粮害虫图像识别中的特征压缩研究[J];安徽农业科学;2008年27期
6 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
7 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
8 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
9 张昭;何东健;;基于计算机视觉的竹块颜色分类方法研究[J];安徽农业科学;2010年26期
10 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 韩敏;李德才;;基于因果聚类的多变量时间序列相关性研究及预测[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;Novel Hybrid Clustering Algorithm Incorporating Artificial Immunity into Fuzzy Kernel Clustering for Pattern Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张泽宝;空间数据库的索引技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
8 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
9 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
10 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
2 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
3 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
4 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
5 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
6 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
7 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
8 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
9 陈楠楠;互动音乐桌[D];山东科技大学;2010年
10 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高新波,裴继红,谢维信;模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究[J];电子学报;2000年04期
2 王国胜,钟义信;支持向量机的若干新进展[J];电子学报;2001年10期
3 裴继红,范九伦,谢维信;聚类中心的初始化方法[J];电子科学学刊;1999年03期
4 赵国庆,黄荣怀,陆志坚;知识可视化的理论与方法[J];开放教育研究;2005年01期
5 金红,史桂蓉,周源华;用无监督模糊聚类方法进行视频内容的分层表示[J];计算机工程与应用;2002年02期
6 王宏漫,欧宗瑛;支持向量机在人脸识别中的应用[J];计算机工程与应用;2003年11期
7 萧嵘;王继成;张福炎;;支持向量机理论综述[J];计算机科学;2000年03期
8 刘明吉;王秀峰;黄亚楼;;数据挖掘中的数据预处理[J];计算机科学;2000年04期
9 万小军,杨建武,陈晓鸥;文档聚类中k-means算法的一种改进算法[J];计算机工程;2003年02期
10 张莉,周伟达,焦李成;核聚类算法[J];计算机学报;2002年06期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 魏立梅;聚类分析新方法的研究与应用[D];西安电子科技大学;1998年
2 范九伦;模糊聚类新算法与聚类有效性问题研究[D];西安电子科技大学;1998年
3 杨小兵;聚类分析中若干关键技术的研究[D];浙江大学;2005年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘琼荪;范瑞雅;;确定高斯核参数的聚类方法[J];计算机工程与应用;2011年03期
2 李小斌;钱建生;赵志凯;王卿斌;宋万宝;何霁野;;频繁模式支持向量回归的约简表示[J];小型微型计算机系统;2009年05期
3 祝金荣;胡望斌;;聚类电价预测方法研究[J];电子科技大学学报;2007年06期
4 朱杰;李宁;高相辉;;基于间隔聚类合并的支持向量机反问题求解算法[J];计算机应用;2009年09期
5 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
6 张铃;支持向量机理论与基于规划的神经网络学习算法[J];计算机学报;2001年02期
7 阎辉,张学工,李衍达;支持向量机与最小二乘法的关系研究[J];清华大学学报(自然科学版);2001年09期
8 朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
9 侯风雷,王炳锡;基于支持向量机的说话人辨认研究[J];通信学报;2002年06期
10 马永军,方凯,刘暾东,方廷健;基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别[J];信息与控制;2002年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
2 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
3 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
4 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
5 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
6 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
7 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
8 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
2 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
3 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
5 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
6 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
7 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
9 本报记者 冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年
10 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
2 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
3 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
4 周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年
5 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 王开义;基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D];北京工业大学;2011年
7 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
8 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
9 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
10 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026