基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机

针对两类分类问题中样本点数量多、类别模糊且有孤立野点的情况,论文在类中心向量方法的基础上,提出了一种基于类中心思想的去边缘模糊支持向量机,该方法用类中心思想预先去掉那些可能不是支持向量的点,并采用降半哥西分布作为隶属度,使其适合模糊分类的性能特点。从理论和实证分析两个方面将该方法与线性可分SVM及模糊SVM进行了对比分析,结果显示该方法不但大大减少了训练点数目,从而减小了内存和计算量,提高了训练速度,而且减少了孤立野点对支持向量分类机的影响。