支持向量机处理大规模问题算法综述`.pdf

第 36 卷 　第 7 期 计 算 机 科 学 Vol . 36 No . 7 2009 年 7 月 Co mp ut er Science J uly 2009 支持向量机处理大规模问题算法综述 1 ,2 1 3 4 文益民 　王耀南 　吕宝粮 　陈义明 ( ) 1 ( ) 2 湖南大学电气与信息工程学院　长沙 4 10082 　 湖南工业职业技术学院　长沙 4 10208 ( ) 3 ( ) 4 上海交通大学计算机科学与工程系 　上海 200030 　 湖南农业大学信息科学技术学院　长沙 4 10073 　 摘 　要 　支持向量机在处理大规模问题时存在训练时间过长和内存空间需求过大的问题 。分析了支持向量机在处理 大规模问题时存在的局限性 ;对利用支持向量机处理大规模问题的各种算法进行了分类 ,并对每种算法的研究状况进 行了较全面而深入的综述 ;对该领域内值得进一步研究的问题进行了讨论 。 关键词 　支持向量机 ,大规模问题 ,机器学习 中图法分类号 　TP39 1 　　　文献标识码 　A 　 Survey of Applying Support Vector Machines to Handle Largescale Problems W EN Yimin1 ,2 　WAN G Yaonan1 　L U Baoliang3 　C H EN Yiming4 ( College of Elect rical and Infor mation Engineering , Hunan U niver sit y ,Changsha 4 10082 ,China) 1 ( Hunan Indu st ry Polyt echnic ,Changsha 4 10208 ,China) 2 (Dep art ment of Comp ut er Science and Engineering , Shanghai J iaotong U niver sit y ,Shanghai 200030 ,China) 3 ( School of Infor mation Science and Technology , Hunan Agricult ural U niver sit y ,Changsha 4 10073 ,China) 4 　 Abstract 　Being app lied to handling largescale p roblem s , support vector machines ( SV M s) needs longer t raining time and lar ger memory . The p ap er analyzed t he limit ation of SV M s ,cla ssified t he algorit hm s of applying SV M s to handle lar gescale