支持向量机分类器的组合核优化与FCSM准则

"一种用于支持向量机分类器的组合核优化方法 (2010年)，作者：杨旭，杨新，熊惠霖，发表于《上海交通大学学报》第44卷第8期，2010年8月。" 本文主要探讨了支持向量机（SVM）分类器的模型选择问题，提出了特征空间的类别可分性度量（FCSM）准则，以优化多高斯函数的线性组合系数。SVM是一种广泛应用的监督学习算法，通过构造最大边距超平面来实现数据的分类。然而，选择合适的核函数及其参数对于SVM的性能至关重要。 传统的核矩阵度量（FSM）准则在优化核函数时存在局限性，而FCSM准则则提供了一个更广泛的适用范围和更优的理论支持。FCSM准则基于特征空间中的类别可分性，能够更好地评估不同核函数对分类任务的适应性。通过该准则，可以更有效地优化高斯核函数的组合，高斯核是常用的非线性核函数，其灵活性在于可以通过调整宽度参数来适应不同复杂度的数据分布。 实验结果显示，FCSM准则相比于交叉验证法、半径间隔误差（RM）界法以及基于FSM准则的优化方法，能够在更大的函数集合中选取最优的核函数组合。这表明FCSM准则提高了SVM分类器的分类能力，能够处理更复杂的数据集，并且在实际应用中可能减少计算成本和提高预测准确性。 关键词涵盖了核方法、核优化、模型选择和模式识别等领域，表明该研究对于理解和支持向量机在这些领域的应用具有重要意义。国标分类号TP181属于计算机科学技术领域，文献标志码A则表示这是一篇重要的学术论文，对于科研工作和教育具有参考价值。 这项研究通过提出FCSM准则，为SVM分类器的核函数优化提供了新的思路，有助于提升机器学习算法在复杂分类任务中的性能，特别是在面对高维和非线性数据时。这一方法不仅理论上有所突破，而且在实践中也表现出优越性，对于未来SVM及相关机器学习算法的发展有着积极的推动作用。