目标识别中SVM线性可分性研究
郭 雷; 肖怀铁; 付 强
国防科技大学电子科学与工程学院 长沙 410073
The Study on the Separability of SVM Used in Target Recognition
Guo Lei; Xiao Huai-tie; Fu Qiang
School of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
摘要 该文主要研究了目标识别中SVM线性可分的充要条件以及线性不可分时软间隔分类的内涵。首先给出了SVM特征空间线性可分充要条件的简洁清晰、物理意义更明确的证明过程,然后证明了SVM特征空间线性不可分情况下,SVM软间隔分类超平面引入惩罚因子的实质,给出了惩罚因子的新解释。
关键词 :
目标识别 ,
SVM ,
线性可分 ,
非线性可分 ,
惩罚因子
Abstract :This paper mainly studies the sufficient necessary condition of linear separability and the essential of soft margin in SVM, which is used in target recognition. In this paper, the sufficient necessary condition of linear separability is proved using a brief and clear method, and also proved and explained the new essential of penalty factor in SVM.
Key words :
Target recognition
Support Vector Machine(SVM)
Linear separability
Nonlinear separability
Penalty factor
收稿日期: 2007-10-23
基金资助: 国家自然科学基金(60572138)和973国家基础研究项目(51314)资助课题
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