支持向量机原始优化算法SMO

资 源 简 介

支持向量机原始优化算法SMO

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。在图像分类问题中，SVM通过在高维特征空间中寻找最优超平面，实现不同类别的有效分离。然而，标准的SVM优化问题涉及大规模的二次规划，计算复杂度较高。

序列最小优化（SMO）算法是一种高效求解SVM对偶问题的优化方法。SMO的核心思想是将复杂的优化问题分解为一系列简单的子问题，每次仅优化两个拉格朗日乘子。这种策略显著减少了计算开销，使得SMO适用于大规模数据集。

在图像分类任务中应用SMO算法时，通常首先提取图像特征（如HOG、SIFT或深度特征），然后利用SMO训练SVM分类器。SMO通过迭代更新乘子，逐步逼近最优解，同时满足KKT条件，确保算法收敛。

SMO的优势在于其高效性和易实现性，尤其适合处理高维特征空间的图像数据。然而，选择合适的核函数和调整超参数（如惩罚系数C）对分类性能至关重要。在实际应用中，线性核或RBF核常被用于图像分类任务。