[發(fā)明專利]基于線性支持向量機的分類方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310746140.9
• 申請日: 2013-12-30
• 公開（公告）號: CN104750734A
• 公開（公告）日: 2015-07-01
• 發(fā)明（設計）人: 蘭亮;曾嘉;袁明軒
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權代理有限公司 11205
• 代理人: 劉芳

1.一種基于線性支持向量機的分類方法，其特征在于，包括：

根據(jù)訓練數(shù)據(jù)中各樣本點和預設參數(shù)，獲取所述訓練數(shù)據(jù)中各樣本點的貢獻值，所述貢獻值表示所述樣本點對獲取線性支持向量機SVM模型的重要程度；

根據(jù)所述各樣本點的貢獻值選取所述訓練數(shù)據(jù)中部分樣本點進行目標函數(shù)優(yōu)化，確定所述線性SVM模型；

根據(jù)所述線性SVM模型，預測對測試數(shù)據(jù)的分類結(jié)果；

其中，所述根據(jù)所述訓練數(shù)據(jù)中各樣本點和預設參數(shù)，獲取所述訓練數(shù)據(jù)中各樣本點的貢獻值，包括：

根據(jù)如下公式獲取所述訓練數(shù)據(jù)中各樣本點的貢獻值：

L ( i ) = m i n { m a x [ - α i , - ( y i w T x i - 1 ) Q i i ] , ( C - α i ) } ]]>

其中，為所述訓練數(shù)據(jù)，(xi,yi)表示訓練數(shù)據(jù)中的第i個樣本點，xi是一長度為M的特征向量，yi∈{+1,-1}表示第i個樣本點的標注信息，N為所述訓練數(shù)據(jù)中的樣本點個數(shù)；L(i)表示所述訓練數(shù)據(jù)中各樣本點的貢獻值；w表示長度為M的迭代SVM模型，T表示轉(zhuǎn)置；C為所述預設參數(shù)，αi為第i個樣本點對應的迭代參數(shù)值，且公式滿足條件：0≤αi+L(i)≤C。