减少支持向量与训练时间的交叉合并方法

摘要

一种用于智能信息处理技术领域的减少支持向量与训练时间的交叉合并方法，包括三个步骤：训练集分解：将训练样本集分类别提取样本后，根据预先设定的分解比率，将训练集中的各类样本集合分别分解成两个子集，然后将样本子集进行组合，得到四个训练集；基于支持向量的分层数据筛选：用支持向量机方法并行处理四个训练集，得到四个支持向量集合，按照交叉合并规则，将四个支持向量的集合分两组合并，得到两个训练集，用支持向量机方法并行处理这两个训练集所代表的两个分类问题，得到两个支持向量的集合，将此两个支持向量的集合合并，产生一个训练集，便是最终的训练集；利用分层筛选得到的最终训练集训练支持向量机得到最终的分类器。

主权项

1、一种减少支持向量与训练时间的交叉合并方法，其特征在于，包括训练集分解、基于支持向量的分层数据筛选、最终分类器生成三个步骤：1)训练集分解：将包含有两类样本的训练样本集分类别提取样本后，根据预先设定的分解比率r，将训练集中的各类样本集合分别分解成两个子集，然后将来自各类别的样本子集进行组合，进而得到四个训练集，这四个训练集所代表的两类分类问题的规模都比原训练样本集要小；2)基于支持向量的分层数据筛选：用支持向量机方法并行处理这四个两类分类问题，将得到四个支持向量集合，按照交叉合并规则，将得到的四个支持向量的集合分两组合并，从而得到两个训练集，用支持向量机方法并行处理这两个训练集所代表的两个分类问题，得到两个支持向量的集合，将此两个支持向量的集合合并，产生一个训练集，这个训练集便是最终的训练集；3)最终分类器的生成：利用分层筛选得到的最终训练集训练支持向量机得到最终的分类器。