变样本量学习：加速最小二乘SVM的稀疏与高效算法

本文主要探讨了一种变样本量学习最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）算法，旨在提升算法的运算效率和稀疏性。在传统的LSSVM中，所有训练样本都被用于构建模型，这可能导致模型复杂度高，运算时间较长。为了改变这一状况，研究者提出了一种创新方法，即通过从训练集中随机选择一部分样本作为初始的工作集。 算法的核心思想是将学习过程分为两个阶段：样本增量和样本减量。在样本增量阶段，通过遵循特定的4N条件，每次选择一部分新的样本加入工作集，并进行训练。4N条件可能是基于某种启发式规则或统计分析，以确保每次增加的样本能有效推动模型的性能提升。 在样本减量阶段，算法采用了两种剪枝策略：负松弛变量剪枝和基于对偶目标函数差的剪枝策略。这些策略有助于减少冗余和噪声样本对模型的影响，从而提高模型的泛化能力和效率。通过这种预剪枝技术，工作集中的样本被优化，保持了模型的稀疏性。 最后，剩余的工作集样本被用来构建最终的学习分类器。相较于常规的LSSVM，这种方法的优势在于提高了算法的运算速度，减少了内存消耗，同时保持了模型的预测精度。实验结果显示，这种变样本量学习的LSSVM算法在保持性能的同时，显著提高了计算效率。 关键词包括最小二乘支持向量机、稀疏性、变样本量学习、预剪枝以及4N条件，这些关键词突出了文章的主要贡献和研究焦点。论文还提到了相关的基金支持，作者的背景信息，以及参考文献格式，显示出研究的严谨性和学术价值。 这篇文章提供了一种有效的优化策略，对于处理大规模数据集和提高机器学习模型效率的问题具有重要意义，对于从事人工智能和识别技术领域的研究人员具有实用价值。