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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제5권 제4호
발행연도
2003.1
수록면
829 - 838 (10page)

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LS-SVM(least squares support vector machine) is a widely applicable and useful machine learning technique for discriminant analysis. LS-SVM can be a good substitute for statistical discrimination, but computational difficulties are still remained for the solution to the linear system of LS-SVM, particularly in case of a large data set. We propose a discriminant method based on the incremental pruning at each time of a new input data point coming. With a new input data point, the pruned support vectors are newly modified, maintaining the predetermined number of pruned support vectors. The modification is continued until the last input data point. Numerical studies are performed to compare proposed method with batch pruning method via two real data sets.
#Discriminant Analysis #Incremental pruning #Large data set #Pruned support vectors #Least Squares Support Vector Machines.1. IntroductionThe Support vector machine #SVM) #introduced by Vapnik #1995 #1998) and coworkers #has experienced rapid developme

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