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1、近年來(lái)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,支持向量機(jī)模型(SVM)已經(jīng)成為一種非常成熟的算法。隨著對(duì)支持向量機(jī)算法的不斷深入研究,出現(xiàn)了v-SVM,Ev-SVM,以及其他核函數(shù)的各種推廣。同時(shí)對(duì)于SVM類(lèi)型算法的幾何刻畫(huà)也受到人們重視。幾何解釋不僅可以加深對(duì)算法本質(zhì)的理解,還有利于改進(jìn)算法和提出效率更高的新算法。
本文對(duì)于較復(fù)雜和無(wú)法線(xiàn)性分類(lèi)的樣本空間,采取將整體分割成若干凸區(qū)域,在各凸集中應(yīng)用Ev-SVM的方法給出分片線(xiàn)性和分片二次型分類(lèi)算法。
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