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針對(duì)大型支持向量機(jī)（SVM）經(jīng)隨機(jī)投影特征降維后分類(lèi)精度下降的問(wèn)題，結(jié)合對(duì)偶恢復(fù)理論，提出了面向大規(guī)模分類(lèi)問(wèn)題的基于對(duì)偶隨機(jī)投影的線(xiàn)性核支持向量機(jī)（ drp-LSVM）。首先，分析論證了drp-LSVM相關(guān)幾何性質(zhì)，證明了在保持與基于隨機(jī)投影降維的支持向量機(jī)（ rp-LSVM）相近幾何優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，其劃分超平面更接近于用全部數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的原始分類(lèi)器。然后，針對(duì)提出的drp-LSVM快速求解問(wèn)題，改進(jìn)了傳統(tǒng)的序列最小優(yōu)化（SMO）算法，設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)SMO算法的drp-LSVM分類(lèi)器。最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，drp-LSVM在繼承rp-LSVM優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，減小了分類(lèi)誤差，提高了訓(xùn)練精度，并且各項(xiàng)性能評(píng)價(jià)更接近于用原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的分類(lèi)器；設(shè)計(jì)的基于改進(jìn)SMO算法的分類(lèi)器不但可以減少內(nèi)存消耗，同時(shí)可以擁有較高的訓(xùn)練精度。
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