基于支持向量的判别准则的比较
陈姣姣
范丽亚
1.聊城大学数学科学学院,山东聊城,2520592.聊城大学数学科学学院,山东聊城,252059
摘要：在经典线性判别分析（LDA）和软间隔支持向量机（C-SVM）的基础上,提出了支持向量判别分析（SVDA）和基于支持向量的极大化间隔判别分析（MSVDA）.为了说明SVDA和MSVDA对分类问题的有效性和实用性,利用UCI数据库中的Wine数据和Iris数据进行了对比实验.实验结果表明,总体上,SVDA和MSVDA均比LDA有效.
关键词：线性判别分析软间隔支持向量机降维
分类号：O241(计算数学)
资助基金：国家自然科学基金(10871226)山东省自然科学基金(ZR2009AL006)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2026-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 5-8 )
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