%0 Journal Article
%T 一般化最小包含球的大样本快速学习方法
%A 胡文军
%A 王士同
%A 王娟
%A 应文豪
%J 自动化学报
%P 1831-1840
%D 2012
%R 10.3724/SP.J.1004.2012.01831
%X ？标准最小包含球(Minimumenclosingball,MEB)模型的对偶问题可视为MEB问题并能够利用核心集向量机(Corevectormachine,CVM)实现大样本的快速训练,但对于一般化MEB模型,对偶问题中的不等式约束发生了变化而不能视为MEB问题,不能方便地使用CVM来解决大样本的快速训练.为此,提出了一般化MEB快速学习方法(FastlearningofgeneralizedMEB,FL-GMEB),首先放松对偶问题中的不等式约束条件,使其等价于中心约束的MEB问题,从而利用CVM获得其核心集(Coreset,CS);然后利用局部线性嵌入(Locallylinearembedding,LLE)的逆思想将CS扩充为拓展核心集(Extendedcoreset,ECS);最后将ECS及其对应的优化权作为一般化MEB模型的逼近解.UCI和USPS数据集上的实验结果表明,FL-GMEB在大样本快速训练方面具有较好的性能优势.
%K 一般化最小包含球
%K 大样本
%K 核心向量机
%K 核心集
%K 拓展核心集
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract17789.shtml