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基于核的偏最小二乘特征提取的最小二乘支持向量机回归方法
2007/12/13
Abstract提出了用核的偏最小二乘进行特征提取.首先把初始输入映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中计算得分向量,降低样本的维数,再用最小二乘支持向量机进行回归.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的回归.同时与PLS提取特征相比,KPLS分析效果更好.
一种新的支持向量回归核函数构建方法
2007/12/12
Abstract首先,讨论了支持向量回归(support vector regression,SVR)的基本原理.然后,从信息几何的角度分析了核函数的几何结构,通过共形变换(conformal transformation)构建与数据依赖(data-dependent)的核函数,使得特征空间在支持向量附近的体积元缩小,以改善SVR的机器性能.实验结果表明了方法的有效性.