基于SVDD的分类新方法

为了实现对大规模数据集的分类,提出了一种基于支持向量数据描述（SVDD）的新算法。把两类的支持向量机（SVM）问题转化为软间隔的SVDD问题,然后用核集迭代的方法得到了近似最优解。实验结果表明,提出的算法与传统的SVM方法预测精度相当,但是训练时间和测试时间更短,产生的支持向量数也更少,适用于大规模数据的分类。