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針對大型支持向量機（SVM）經隨機投影特征降維后分類精度下降的問題，結合對偶恢復理論，提出了面向大規模分類問題的基于對偶隨機投影的線性核支持向量機（ drp-LSVM）。首先，分析論證了drp-LSVM相關幾何性質，證明了在保持與基于隨機投影降維的支持向量機（ rp-LSVM）相近幾何優勢的同時，其劃分超平面更接近于用全部數據訓練得到的原始分類器。然后，針對提出的drp-LSVM快速求解問題，改進了傳統的序列最小優化（SMO）算法，設計了基于改進SMO算法的drp-LSVM分類器。最后實驗結果表明，drp-LSVM在繼承rp-LSVM優點的同時，減小了分類誤差，提高了訓練精度，并且各項性能評價更接近于用原始數據訓練得到的分類器；設計的基于改進SMO算法的分類器不但可以減少內存消耗，同時可以擁有較高的訓練精度。
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