一个好使的用于分类的相关向量机（RVM）算法源码

资 源 简 介

一个好使的用于分类的相关向量机（RVM）算法源码

详 情 说 明

相关向量机（RVM）是一种用于分类和回归的贝叶斯稀疏核方法，相比支持向量机（SVM）具有自动选择相关向量的优势。在目标识别领域，MIT人工智能实验室的经典实现通常包含以下技术要点：

算法核心采用贝叶斯推断框架，通过自动相关性确定（ARD）先验实现特征选择 对于语音和数字信号处理场景，RVM能有效处理高维特征空间 图像纹理特征应用中，RVM核函数常选择径向基函数处理非线性特征 与MinkowskiMethod等距离度量方法结合时，需调整核参数适应不同特征空间

数值分析方面，RVM的优化过程涉及迭代重加权最小二乘法，与大学数值分析课程中的矩阵分解技术密切相关。快速广义形态分量分析（gmcalab）与RVM结合时，可先使用前者进行信号分解，再用RVM进行分类建模。