%0 Journal Article
%T 总间隔v-支持向量机及其几何问题*
%A 彭新俊
%A 王翼飞
%J 模式识别与人工智能
%P 8-16
%D 2009
%X 提出总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM)，该算法可取得比v-SVM更好的理论分类性能.研究表明TM-v-SVM等价于求解特征空间中的两个压缩凸包的最近点对.讨论压缩凸包的相关性质，并给出对应的几何算法.数值模拟实验表明TM-v-SVM和对应的几何算法可取得比其它算法更好的性能.
%K 支持向量机(SVM)
%K 总间隔支持向量机(TM-SVM)
%K 总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM)
%K 压缩凸包(CCH)
%K 几何算法
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10008.shtml