支持向量机分类算法中多元变量共线性问题的改进

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摘要：结合核主成分分析的主因子提取和支持向量机的分类机理,提出了一种组合建模算法.应用核主成分分析过程作为预处理器,可以把共线性的多元变量糅合为几个主因子,但基本不损失有效信息.然后进行基于支持向量机的分类建模和预测.这样不仅可以防止共线性多元变量对模型的负面影响,还可以降低数据维数,减少支持向量机分类过程中的复杂度和运算量.最后用实验进行评估所得到的训练模型,实例说明了所提方法的有效性.

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关键词：支持向量机 分类算法 性问题 向量机 共线性 核主成分分析 支持向量机算法 多元共线性 核函数 分类算法