最大本类散度差组合下的多平面近似支持向量机

摘要

提出一个新的多平面近似支持向量机算法:最大本类散度差组合下的多平面近似支持向量机(SCG-EPSVM)。该算法对GEPSVM模型进行修正,并将本类散度差的思想融入其中,在保证得到与GEPSVM相当甚至更好的计算速度前提下,SCGEPSVM克服了GEPSVM奇异等问题,在人工数据集和UCI上验证了其有效性。