孪生支持向量机综述

作者：安悦瑄; 丁世飞^*; 胡继普

来源：计算机科学, 2018, 45(11): 29-36.

• 支持向量机
• 孪生支持向量机
• 优化问题
• 最小二乘孪生支持向量机
• 多分类

孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine,TWSVM)是在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基础上发展而来的一种新的机器学习方法。作为一种二分类的分类器,其基本思想为寻找两个超平面,使得每一个分类面靠近本类样本点而远离另一类样本点。作为一种新兴的机器学习方法,孪生支持向量机自提出以来便引起了国内外学者的广泛关注,已经成为机器学习领域的研究热点。对孪生支持向量机的最新研究进展进行综述,首先介绍了孪生支持向量机的基本概念与基本模型;然后对近几年来新型的孪生支持向量机模型与研究进展进行了总结,并对其代表算法进行了优缺点分析和实验比较;最后对将来的研究工作进行了展望。

• 单位
  中国科学院计算技术研究所; 中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）