LS-SVM(least squares support vector machine)在工程实践中被广泛应用,但在大样本条件下,求解LS- SVM仍然非常困难。借鉴组合优化算法思想,提出了基于组合最优化算法的最小二乘支持向量机算法COLS- SVM(combinatorial optimization le...
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LS-SVM(least squares support vector machine)在工程实践中被广泛应用,但在大样本条件下,求解LS- SVM仍然非常困难。借鉴组合优化算法思想,提出了基于组合最优化算法的最小二乘支持向量机算法COLS- SVM(combinatorial optimization least squares support vector machine),在若干不同维数的数据集上,对传统的LS- SVM算法、COLS-SVM算法以及改进算法进行数值试验,并进行比较分析。数值实验表明:COLS-SVM算法及其改进算法比传统的LS-SVM算法及稀疏化在运算时间和回归精度上都有一定的优势。
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