基于相對熵和余弦相似度的并行SVM算法
摘要: 針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下并行支持向量機(jī)(SVM)算法存在子集分布偏差大,并行效率低以及過濾非支持向量不準(zhǔn)確等問題,提出了基于相對熵和余弦相似度的并行SVM算法(RC-PSVM)。該算法首先提出基于相對熵的數(shù)據(jù)劃分策略(DPRE),平衡當(dāng)前子集和原始數(shù)據(jù)集的相對熵,劃分樣本到適合的子集,降低子集分布偏差;然后提出基于余弦相似度的冗余層級檢測策略(CS-RLDS),計算相鄰層局部SVM之間... (共16頁)
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