【摘要】：從支持向量機(jī)到非平行支持向量機(jī)的研究,近幾年引起廣泛關(guān)注。支持向量機(jī)主要是尋找一對平行超平面,并且使這兩個平行超平面的間隔盡可能的大。而非平行支持向量機(jī)旨在為每類數(shù)據(jù)構(gòu)造一個最優(yōu)的超平面,構(gòu)造的超平面并沒有平行這個限定,并且期望每個超平面能夠靠近本類數(shù)據(jù),而遠(yuǎn)離其他類數(shù)據(jù)。非平行支持向量機(jī)解決了傳統(tǒng)支持向量機(jī)面臨的兩個問題,一個是解不等式二次規(guī)劃需要的高計算復(fù)雜度,另一個就是求解異或問題,而且非平行支持向量機(jī)對不同類型的數(shù)據(jù)有較好的分類能力。在一些具有噪聲的數(shù)據(jù)中,噪聲會降低決策函數(shù)的泛化能力,容易引起過擬合,影響其分類性能。非平行支持向量機(jī)主要考慮從損失函數(shù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)出發(fā),提高其分類性能。因此,本文在非平行支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上提出了不同模型的非平行支持向量機(jī)模型。本文主要分為以下兩個主要研究內(nèi)容:一方面,從支持向量機(jī)的角度出發(fā),利用不同的損失函數(shù)構(gòu)造出不同的非平行支持向量機(jī)模型。該模型引入了新的軟間隔損失函數(shù),可以適用于不同類型的數(shù)據(jù);這個新的非平行支持向量機(jī)可以退化為標(biāo)準(zhǔn)的支持向量機(jī)模型,這樣該模型的計算方法和支持向量機(jī)的計算方法是一樣的;把具有稀疏性的損失函數(shù)加入到非平行支持向量機(jī)中,既保持了稀疏特性,有可以適應(yīng)不同類型的交叉數(shù)據(jù)。通過大量的公共數(shù)據(jù)集實驗驗證了其有效性。另一方面,兩個優(yōu)秀的非平行支持向量機(jī)模型:廣義特征值近端支持向量機(jī)(Proximal Support Vector Machinevia Generalized Eigenvalues,GEPSVM)及其改進(jìn)的廣義特征值近端支持向量機(jī)(Improved Generalized Eigenvalue Proximal Support Vector Machine,IGEPSVM),它們具有良好的推廣性能,但是,在實際應(yīng)用中它們也有一些缺陷。首先,GEPSVM和IGEPSVM中得經(jīng)驗風(fēng)險是用L_(2-)范數(shù)計算的,L_2-范數(shù)中使用的是平方距離,對噪聲和異常值具有敏感性,降低了其分類性能。其實上述兩種非平行支持向量機(jī)并沒有考慮數(shù)據(jù)的相關(guān)結(jié)構(gòu),當(dāng)數(shù)據(jù)高度相關(guān)時,其分類能力降低。為了緩解上述問題,本文提出了一種用于噪聲分類的跡模正則化魯棒近端支持向量機(jī)(Robust Nonparallel Proximal Support Vector Machine,RNPSVM),在IGEPSVM的基礎(chǔ)上,把L_2-范數(shù)改為L_1-范數(shù),L_1-范數(shù)是用絕對值之和來衡量的,降低了對噪聲的敏感性,旨在最大化L_1-范數(shù)的類間距離的同時,最小化L_(1-)范數(shù)的類內(nèi)距離,使其對異常值具有魯棒性;通過考慮數(shù)據(jù)的相關(guān)性,引入了跡模(基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的自適應(yīng)模)懲罰項,這個跡模懲罰項不僅具有稀疏性,在數(shù)據(jù)相關(guān)度較高時其分類性能也是很好。在GEPSVMs中可能遇到奇異值問題,通過修改模型可以避免出現(xiàn)奇異值問題;最后提出了一種有效的迭代算法,并且驗證了其收斂性。在合成和現(xiàn)實噪聲數(shù)據(jù)集上的廣泛實驗結(jié)果驗證了RNPSVM的有效性。
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP181
【圖文】：

圖 2-1 最大間隔幾何示意圖Figure 2-1 Maximum spacing geometry向量，通過適當(dāng)?shù)姆ㄏ蛄繒蟪鲞@樣兩條支持但是也有一些線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)集，這樣針對上線，那么就引入松弛變量:0, 1,...,i i m為：2, ,1ii1min || w ||2. . y ((w ) ) 1 , 1,...,0, 1,...,miw bii iCs t x b i mi m 罰參數(shù)，加入松弛變量的優(yōu)化問題就意味著允多數(shù)的樣本點被正確分類，既要求兩支持直線間

18(a) (b)圖3-1 （a）本章提出的軟間隔 -不敏感損失函數(shù)和軟間隔損失函數(shù)（b）軟間隔損失和最小二乘損失函數(shù)Figure 3-1 (a) Soft interval - insensitive loss function and soft interval loss functionproposed in this chapter(b) Soft interval loss and least squares loss function從圖3-1中可以明顯看出，最小二乘損失函數(shù)不具有稀疏得特性，而支持向量機(jī)中的軟間隔損失函數(shù)和本章提出的軟間隔 -不敏感損失函數(shù)具有稀疏的特性，所以最小化模型（3-18）和（3-19）就具有稀疏的特性。與此同時，我們還可以得到如下定理：定理 3.2 當(dāng) 0，且1 2C C時，最小化問題（3-18）和（3-19）就等價于支持向量機(jī)的原始優(yōu)化問題（2-7）。證明：當(dāng) 0時，最小化問題（3-18）中不等式*1 1 1 1(w ) 1i x b 是無用處，所以最優(yōu)化問題可以改寫為：1 1 111 221 1 2 1w , , ,1 1 1 1 11 1 1 1 21min || w ||2. . 1 (w ) , 0,1 (w ) , 0,i ii ibx T x Ti i i ii i i iC Cs t x b x Tx b x T （3-20）同樣最優(yōu)化問題（3-19）中不等式*2 2 2 2(w ) 1i i x b 也是無用處的

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本文編號：2738383