TY -的A2 -文图拉,塞巴斯蒂安AU -克莱默,奥利弗PY - 2015 DA - 2015/01/15 TI -级联支持向量机降维SP - 216132六世- 2015 AB -级联介绍了支持向量机作为经典的支持向量机的扩展,允许快速训练在大型数据集。在这项工作中，我们将级联支持向量机与基于降维的预处理相结合。级联原理通过将训练集划分为子集，并根据各级联层次的支持向量对级联学习结果进行并集，实现快速学习。在考虑每个新级联级别中低维支持向量的高维挂起的同时，将降维作为预处理，可以显著加速分类器的速度，通常不会损失分类器的准确性。我们分析和比较了主成分分析、局部线性嵌入和等距映射的降维预处理和级联支持向量机的各种实例。对各种人工和现实基准问题的实验分析包括各种级联的具体参数，如中间训练集大小和维数。SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2015/216132 DO - 10.1155/2015/216132 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -