一种球型分布数据专用线性二分类计算方法

摘要

本发明属于于模式识别与人工智能技术领域，具体涉及一种球型分布数据专用线性二分类计算方法。本发明的方法包括以下步骤：输入球型分布数据及标号集，设定变量初值、预设容忍度及初始海森矩阵；生成核矩阵；求解最小化问题；若有当前目标函数梯度的下降值小于预设的收敛容忍度，则步骤终止，得到分类结果；否则返回步骤三进行下一次迭代。本发明的方法解决了现有线性二分类方法分类精度不高的技术问题；给出面向球型分布数据的核，有效实现球型分隔面到线性分隔面的映射，提升球型分布数据的线性二分类精度。

主权项

1.一种球型分布数据专用线性二分类计算方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：输入球型分布数据{x₁,...,x_l}，及标号集{y₁,...,y_l}，变量初值α₀，预设容忍度ε，初始海森矩阵H；l为球型分布数据个数； 步骤二：遍历x_i，i＝1,...,l，生成核矩阵K，K为方阵，矩阵元素 K_i,j＝K(x_i,x_j)＝Φ(x_i)^TΦ(x_j). 其中，Φ为特征映射，i,j＝1,2,...,l； 生成矩阵Q，Q_i,j＝K_i,jy_iy_j； 步骤三：求解最小化问题 s.t. y^Tα＝0,α≥0, 其中，α＝[α₁，...,α_l]^T，α≥0表示α_i≥0,i＝1,2,...,l；y＝[y₁,...,y_l]^T；e为单位向量； 步骤四：若有当前目标函数梯度的下降值小于预设的收敛容忍度，则步骤终止，得到分类结果；否则返回步骤三进行下一次迭代。