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支持向量机简化算法中支持向量与违背对的几何意义
  • 期刊名称：山东技大学学报
  • 时间：0
  • 页码：95-99
  • 分类：TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]山东科技大学信息科学与工程学院, [2]运城学院应用数学系
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(10571109);; 山东省自然科学基金项目(Y2008A01);; 山西省重点扶持学科项目(070104);; 山东科技大学“春蕾计划”项目(2008AZZ049)
  • 相关项目：大规模非线性优化问题的并行算法及应用研究
作者： 胡运红|董玉林|
关键词： 数据挖掘, 支持向量机, 支持向量, 拉格朗日乘子, 违背对, data mining, support vector machine, support vectors, Lagrangian multipliers, violating pair
中文摘要：

阐述了支持向量机的一般简化训练算法,对支持向量机一般简化训练算法中起实质作用的支持向量和对应乘子之间的关系进行了理论分析,借助图形,直观地分析了支持向量相对于决策面的几何关系。通过对简化算法终止条件的分析,进一步分析和探讨了违背KKT条件的对的几何含义。

英文摘要：

In this paper,the general simplified algorithm of support vector machine was discussed.We analyzed the relation between the support vectors and the corresponding multipliers theoretically and set forth the geometrical relation between the support vectors and the decision surface by making the graph.We also analyzed the geometrical meaning of the pair of violating KKT condition by analyzing the termination conditions of simplified algorithm.

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