最小二乘支持向量机(

最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种解决支持向量机（SVM）优化问题时间复杂度较高的变体算法。与传统的SVM算法相比，LSSVM使用最小二乘法来求解目标的最优化条件，从而降低了计算复杂度。

在LSSVM中，通过引入拉格朗日乘子αi和支持值（support values）来求解最优化条件。不同于传统的SVM算法，LSSVM中的拉格朗日乘子αi可以等于0，这意味着不是所有的训练样本都会被视为支持向量。因此，LSSVM可以保持SVM的疏性质，通过基于支持度的“减枝”操作来实现稀疏化处理。

LSSVM算法在心脏病诊断等领域的应用表明，它可以取得较高的准确率。通过使用UCI benchmark数据集进行实验验证，LSSVM在心脏病诊断中展示了出色的性能。由于LSSVM算法降低了计算复杂度并保持了SVM的稀疏性质，它在处理大规模数据和高维特征的情况下具有优势。

因此，最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种通过最小二乘法求解目标最优化条件的变体算法，相较于传统的支持向量机（SVM）算法，LSSVM具有较低的计算复杂度和保持SVM稀疏性质的优势。在心脏病诊断等领域的应用中，LSSVM展现了良好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>