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針對大型支持向量機（SVM）經(jīng)隨機投影特征降維后分類精度下降的問題，結(jié)合對偶恢復(fù)理論，提出了面向大規(guī)模分類問題的基于對偶隨機投影的線性核支持向量機（ drp-LSVM）。首先，分析論證了drp-LSVM相關(guān)幾何性質(zhì)，證明了在保持與基于隨機投影降維的支持向量機（ rp-LSVM）相近幾何優(yōu)勢的同時，其劃分超平面更接近于用全部數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的原始分類器。然后，針對提出的drp-LSVM快速求解問題，改進了傳統(tǒng)的序列最小優(yōu)化（SMO）算法，設(shè)計了基于改進SMO算法的drp-LSVM分類器。最后實驗結(jié)果表明，drp-LSVM在繼承rp-LSVM優(yōu)點的同時，減小了分類誤差，提高了訓(xùn)練精度，并且各項性能評價更接近于用原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的分類器；設(shè)計的基于改進SMO算法的分類器不但可以減少內(nèi)存消耗，同時可以擁有較高的訓(xùn)練精度。
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