高维数据存在大量的冗余变量和噪声,传统的分类方法在高维情况下通常效果不佳.为提高分类性能,将迭代稀疏组套索和支持向量机结合,提出了一种新的高维分类方法iSGL-SVM.分别在pros-tate和Tox_171数据集上验证了所提出的方法,并与其它三种方法进行比较.实验结果表明,该方法具有更好的变量选择效果和较高的分类精度,可广泛应用于高维小样本数据集的分类.
迭代稀疏组套索 支持向量机 高维分类 变量选择