计算机工程与应用 ›› 2020, Vol. 56 ›› Issue (17): 24-32.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2005-0089
王霞,董永权,于巧,耿娜
WANG Xia, DONG Yongquan, YU Qiao, GENG Na
摘要:
结构化支持向量机(Structural Support Vector Machine,SSVM)是支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的变体算法,被广泛应用于多个领域。阐述了SSVM的发展过程,详细分析了SSVM各种具体实现算法的思想及表现上的优劣;并通过实验的对比讨论,发现了SSVM的各种具体实现算法在分类性能和分类效率上优于其他SVM算法,而在稳定性上则逊于后者;基于此,给出了SSVM的后续研究方向。