基于最小包含球的非静态大数据集的快速分类算法
来源期刊：控制与决策2013年第7期
论文作者：史荧中 王士同 王骏 邓赵红
文章页码：1065 - 1072
关键词：数据漂移;非静态大数据集;最小包含球;线性时间复杂度;
摘 要：对于小规模的非静态数据,最近提出的时间自适应支持向量机（TA-SVM）方法表现出良好的性能,它从兼顾局部优化和全局优化的角度同时求解多个子分类器的特性.但对于大数据集,较高的计算代价限制了它的实用性.针对此不足,结合核心向量机（CVM）理论提出了针对非静态大数据集的新颖分类方法,即基于中心约束最小包含球（CCMEB）的TA-CVM,简称CCTA-CVM.该方法具有渐近线性时间复杂度的优点,同时继承了TA-SVM的良好性能.最后通过实验验证了所提出方法的有效性.
史荧中1,2，王士同1，王骏1，邓赵红1
1. 江南大学数字媒体学院2. 无锡职业技术学院物联网技术学院
摘 要：对于小规模的非静态数据,最近提出的时间自适应支持向量机（TA-SVM）方法表现出良好的性能,它从兼顾局部优化和全局优化的角度同时求解多个子分类器的特性.但对于大数据集,较高的计算代价限制了它的实用性.针对此不足,结合核心向量机（CVM）理论提出了针对非静态大数据集的新颖分类方法,即基于中心约束最小包含球（CCMEB）的TA-CVM,简称CCTA-CVM.该方法具有渐近线性时间复杂度的优点,同时继承了TA-SVM的良好性能.最后通过实验验证了所提出方法的有效性.
关键词：数据漂移;非静态大数据集;最小包含球;线性时间复杂度;
