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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
Nouvel éditeur en 2019
 

 ARTICLE VOL 32/5-6 - 2018  - pp.719-728  - doi:10.3166/ria.32.719-728
TITLE
An improved support vector machine algorithm based on minimum 2-norm

RÉSUMÉ

Pour améliorer la capacité de généralisation des échantillons mélangés, cet article améliore la machine à vecteurs de support basée sur une norme-2 minimale et décrit l'algorithme amélioré appelé M2NSVM. Plus précisément, la norme-2 a été calculée pour chaque paire d'échantillons de l'ensemble d'entraînement.Ensuite, les deux échantillons avec la norme-2 minimale ont été sélectionnés et leur moyenne a été prise comme un nouvel ensemble d'entraînement. Après cela, le nouvel ensemble d'entraînement a été entraî né avec le SVM pour obtenir le classificateur.La vérification expérimentale a prouvé que M2NSVM était efficace pour réduire l’aliasing des échantillons et bien à la généralisation Les résultats de la recherche apportent un nouvel éclairage sur la classification des échantillons avec alias.



ABSTRACT

To enhance the generalization ability for intermixed samples, this paper improves the support vector machine based on minimum 2-norm, and denotes the improved algorithm as the M2NSVM. Specifically, the 2-norm was calculated for each pair of samples in the training set. Then, the two samples with the minimum 2-norm were selected and their average was taken as a new training set. After that, the new training set was trained with the SVM to obtain the classifier. Through experimental verification, the M2NSVM is proved effective in reducing the sample aliasing and good at generalization. The research findings shed new light on the classification of aliased samples.



AUTEUR(S)
Xiaobing PENG, Yuquan ZHU

MOTS-CLÉS
machines à vecteurs de support, aliasing d'échantillon, norme-2minimale, moyenne d'échantillon.

KEYWORDS
support vector machines, sample aliasing, minimum 2 norm, sample mean.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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