[发明专利]基于数据压缩的支撑向量机建模方法在审
| 申请号： | 201510657157.6 | 申请日： | 2015-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN105373583A | 公开（公告）日： | 2016-03-02 |
| 发明（设计）人： | 王洋;黄瑞;陈训逊;苏卫卫;吴震;于文峰;蒋旭 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心;天津神舟通用数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王利文 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于数据压缩的支撑向量机建模方法，其技术特点是包括：采用等距抽样方法对建模数据进行抽样；对建模数据进行压缩；对聚类特征树的叶子节点下的每一簇数据，计算其边界，取最有可能成为支撑向量的边界点作为支撑向量机的建模数据；建立支撑向量机模型：根据建模数据利用支撑向量机方法，建立支撑向量机模型。本发明采用预抽样策略、数据压缩技术、增量抽样策略等，在尽量不降低算法准确率的情况下，大幅降低支撑向量机建模样本数，从而大幅提高支撑向量机建模速度，降低内存消耗，从而使得支撑向量机技术能够在大数据分析场景中应用，弥补大数据分析中神经网络、贝叶斯等方法预测准确率较低的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据压缩 支撑 向量 建模 方法 | ||
【主权项】：
一种基于数据压缩的支撑向量机建模方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、采用等距抽样方法对建模数据进行抽样；步骤2、对建模数据进行压缩：根据抽样后的数据，采用聚类思想建立聚类特征树，将所有的样本划分成一系列不相似的样本群体，从每个样本群体中挑选一个或有限个样本代表这个样本群体，从而实现数据的压缩；步骤3、从聚类特征树提取建模数据：对聚类特征树的叶子节点下的每一簇数据，计算其边界，取最有可能成为支撑向量的边界点作为支撑向量机的建模数据；步骤4、建立支撑向量机模型：根据建模数据利用支撑向量机方法，建立支撑向量机模型。
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