大间隔最小压缩包含球学习机

为了提高球形分类器的分类性能,受支持向量机和小球体大间隔等方法的启发,提出一种大间隔最小压缩包含球(largemarginandminimalreducedenclosingball,简称lmmreb)学习机,其在mercer核诱导的特征空间,通过优化一个最小包含球,以寻求两个同心的分别包含二类模式的压缩包含球,且使二类模式分别与压缩包含球间最小间隔最大化,从而可以同时实现类间间隔和类内内聚性的最大化.分别采用人工数据和实际数据进行实验,结果显示,lmmreb的分类性能优于或等同于相关方法.