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基于DC规划方法的稀疏临近支持向量机

【摘要】 为了提高临近支持向量机(PSVM)的数值表现，在PSVM的模型中引入了V范数正则项，提出了稀疏临近支持向量机模型(SPSVM),从而提高分类器的特征选择能力。然而带有心-范数正则项的问题往往是NP-难问题，为了克服这一问题，采用非凸连续函数近似心-范数，并通过适当的DC分解将问题转化成DC规划问题进行求解，同时还讨论了算法的收敛性。数值实验结果表明不论是在仿真数据还是在实际数据中，所提出的方法是比较有效稳定的。

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