优化算法孪生支持向量机（TWSVM）含Matlab源码 1257期

Posted 2021-09-11 紫极神光

一、孪生支持向量机（TWSVM）简介

对于一个标准的支持向量分类问题，其基本思想就是在正负两类样本之间寻求一个最优超平面。在支持向量机中，通过求解一个二次规划问题可获得两个平行的超平面，而 SVM 的最优超平面可以通过最大化两个平行超平面之间的距离获得，SVM 的分类示意图如图 4-1 所示。

孪生支持向量机（Twin support vector machines，TWSVM）是在传统支持向量机基础上发展起来的一种新的机器学习方法。TWSVM 与 SVM 根本区别在于 TWSVM 通过解决两组小型二次规划（Quadratic programming，QP）解决二分类问题，而 SVM 则通过求解一组大型 QP 解决所有的分类问题，因此 TWSVM 的工作速度比标准 SVM 快 4 倍。

二、部分源代码

% 线性孪生支持向量机二类分类算法


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