基于DC规划方法的稀疏临近支持向量机

为了提高临近支持向量机(PSVM)的数值表现,在PSVM的模型中引入了l_0-范数正则项,提出了稀疏临近支持向量机模型(SPSVM),从而提高分类器的特征选择能力。然而带有l_0-范数正则项的问题往往是NP-难问题,为了克服这一问题,采用非凸连续函数近似l_0-范数,并通过适当的DC分解将问题转化成DC规划问题进行求解,同时还讨论了算法的收敛性。数值实验结果表明不论是在仿真数据还是在实际数据中,所提出的方法是比较有效稳定的。