Utbildning stöd vektor maskiner innebär en enorm optimering problem och många speciellt utformade algoritmer har föreslagits. I detta dokument föreslog vi en algoritm kallad ClusterSVM som påskyndar utbildningsprocessen genom att utnyttja utbildningsdatans fördelningsegenskaper, det vill säga den naturliga klusterbildningen av träningsdata och den övergripande utformningen av dessa kluster i förhållande till beslutsgränsen för stödvektormaskiner. Den föreslagna algoritmen först partitionerar träningsdata i flera parvisa osammanhängande kluster. Sedan används representanterna för dessa kluster för att träna en inledande stödvektormaskin, baserad på vilken vi ungefär kan identifiera stödvektorer och icke-stödvektorer. Efter att ha ersatt klustret med endast icke-stödvektorer med dess representativitet kan antalet träningsdata minskas avsevärt, vilket påskyndar utbildningsprocessen. Den föreslagna ClusterSVM har testats mot den populära träningsalgoritmen SMO på både artificiella data och verkliga data, och en betydande hastighetsökning observerades. Komplexiteten hos ClusterSVM-skalor med kvadraten på antalet stödvektorer och efter ytterligare förbättring förväntas den skala med kvadrat av antalet icke-gränsöverskridande stödvektorer.
Boley och Cao REF använde klusterbildning för att dela upp träningsdata i flera parvis åtskilda kluster genom att utnyttja utbildningsdatans fördelningsegenskaper.
Training Support Vector Machine using Adaptive Clustering
{'venue': 'in Proc. of the 4th SIAM International Conference on Data Mining, Lake Buena', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}