一种新的非线性支持向量机分类算法

摘要

本研究通过显示的构造一个非线性的映射函数,设计了一种新的非线性支持向量机(SVM)分类器学习算法。该算法可以被理解为一种特殊的正则化网络,对它的训练仅需要一个求解一个阶数与训练样本个数无关的线性方程组。实验结果证实，该算法在保持正确率的前提下,可以显著的降低训练时间，而且具有比SLFN更好的泛化性能。