平滑支持向量机聚类研究

支持向量聚类(Support Vector Clustering,SVC)的运算有较高的计算复杂性,本文在优化过程中引入惩罚函数,以此作为目标函数的惩罚项,并用一个平滑函数来近似正号函数,并将优化问题的不等式约束消去,得到一个无约束问题。再利用BFGS-Armijo算法来求解该无约束问题。理论和仿真结果表明该方法提高优化问题的求解效率