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为了减少求支持向量过程中二次规划的复杂度,利用训练样本集的几何信息,选出两类中离另一类最近的边界向量集合,它是样本中最有可能成为支持向量的一部分,用它代替原样本集进行训练.对新增样本,若存在违反KKT条件的样本,只对这部分新样本进行学习.同时找出原样本中可能转化为支持向量的非支持向量样本.基于分析结果,提出了一种新的基于最近边界向量的增量式支持向量机学习算法.对标准数据集的实验结果表明,算法是可行的,有效的. 相似文献
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