69、利用遗传算法进行支持向量机训练数据选择

利用遗传算法进行支持向量机训练数据选择

在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种广泛应用的分类器，然而其在处理大规模训练数据时面临着时间和内存复杂度高的问题。本文将介绍一种利用遗传算法（GA）来选择支持向量机训练数据的新方法，该方法能有效解决大规模、有噪声数据集的训练问题。

1. 支持向量机概述

支持向量机基于有标签的训练集，在高维核空间中确定一个超平面，用于线性分离两类数据。这个超平面由训练集中的一小部分向量（支持向量）定义，随后可用于对与训练集维度相同的数据进行分类。但SVM训练是一个受约束的二次规划问题，时间复杂度为$O(n^3)$，内存复杂度为$O(n^2)$，其中$n$是训练集中样本的数量。这使得SVM在处理大量训练样本时几乎无法应用，因此需要对训练集进行优化。

2. 现有训练集缩减技术

• 随机抽样 ：最简单的方法是随机选择一个较小的子集，如缩减支持向量机（RSVM）。随机抽样不仅能减少训练时间，还能加速分类过程，因为分类时间与支持向量的数量线性相关，较小的训练集通常确定的支持向量较少。
• 基于几何分析的方法 ：
  • 聚类方法 ：如k - 均值聚类，或寻找带有安全区域的清晰聚类，这些方法会拒绝单类聚类内部的向量，保留位于聚类边界的向量。但这些方法需要处理整个训练集，增加了计算时间。
  • 决策边界附近聚类 ：为了提高性能，可以仅在决策边界附近进行聚类。由于在SVM训练前边界未知，可通过基于熵度量的异质性分析或基于