固定尺度LS-SVM算法实现与详解
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更新于2024-09-23
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"固定尺度最小二乘支持向量机演示代码及初始化参数"
固定尺度最小二乘支持向量机(Fixed-Size Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM)是一种在机器学习领域优化传统支持向量机(SVM)的方法。它的主要目标是通过减少处理的数据量来提高计算效率,同时保持模型的准确性。该算法的核心在于维持一个固定大小的工作集,而不是考虑整个训练数据集,从而降低计算复杂度。
在描述中,我们看到固定尺度LS-SVM的实现步骤:
1. 首先,我们需要一个训练数据集。
2. 接着,选取一个远小于原始数据集大小的固定尺度M作为工作集的大小。
3. 在每次迭代时,从工作集中随机选择一个支持向量x*,并在整个训练集中随机选取一个样本xi*替换x*进入工作集。
在提供的代码段中,`demo-fixedsize`函数展示了固定尺度LS-SVM的实现过程。函数首先生成了一些随机数据,并进行了排序,然后用这些数据模拟了输入输出关系。在这里,`x`和`y`是训练数据,而`x0`和`y0`可能是用于测试或验证的数据。接下来,初始化了LS-SVM的一些关键参数,如核函数(`kernel`,这里使用的是径向基函数RBF)、核参数(`sigma2`和`gamma`),以及旧的评估标准(`crit_old`)等。
在后续的代码中,可以看到一个循环结构,这通常用于多次迭代和更新工作集。在每次迭代中,新候选的工作集(`Xsp`和`Ysp`)被创建,通过随机选择一部分训练数据替换现有的支持向量。此外,`kentropy`函数被用来计算基于内核的二次Reyni熵,这是一个衡量工作集多样性和信息含量的指标,用于评估当前工作集的质量。
在固定尺度LS-SVM中,关键的优化目标是找到一个最优的工作集,它能够有效地代表整个训练数据集,并且能够构建一个高精度的分类或回归模型。这种策略对于大规模数据集的处理尤其有利,因为它减少了计算需求,提高了训练速度,同时也保留了支持向量机的泛化能力。
总结来说,固定尺度LS-SVM是一种优化过的SVM方法,通过控制工作集的大小来平衡模型性能与计算效率。在实际应用中,选择合适的工作集大小和有效更新策略是实现高效训练的关键。
2019-12-01 上传
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