最小二乘支持向量机（LSSVM）简述

最小二乘支持向量机简述

前言：偶然间看过July的《支持向量机通俗导论》，受益良多，出于兴趣又看了一些LSSVM（最小二乘支持向量机）的相关文献，在这儿随便贴一点。

正文：首先，关于支持向量机的基础知识可以戳[http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/06/01/2539022.html]，这篇《支持向量机通俗导论》已经把SVM的基本概念讲得很透彻了。

先说LSSVM分类，LSSVM和SVM的区别就在于，LSSVM把原方法的不等式约束变为等式约束，从而大大方便了Lagrange乘子alpha的求解，原问题是QP问题，而在LSSVM中则是一个解线性方程组的问题。

对于SVM问题，约束条件是不等式约束：

minw,b,ξJ(w,ξ)s.t.yk[wTφ(xk)+b]ξk=12wTw+c∑k=1Nξk≥1−ξk,   k=1,…,N≥0,k=1,…,N

对于LSSVM，原问题变为等式约束：

minw,b,eJ(w,e)s.t.yk[wTφ(xk)+b]=12wTw+12γ∑k=1Ne2k=1−ek,   k=1,…,N

原SVM问题中的 ξ 是一个松弛变量，它的意义在于在支持向量中引入离群点。而对于LSSVM的等式约束，等式右侧的 e 和SVM的 ξ 的意义是类似的，最后的优化目标中也包含了 e 。我个人理解成：在LSSVM中，所有的训练点均为支持向量，而误差 e 是我们的优化目标之一。

另外，在LSSVM中 γ 和SVM中 c 的意义是一样的，一个权重，用于平衡寻找最优超平面和偏差量最小。

接下来，和SVM类似，采用 Lagrange 乘数法把原问题转化为对单一参数，也就是 α 的求极大值问题。新问题如下：

L(w,b,e;α)=J(w,e)−∑k=1Nαk{yk[wTφ(xk)+b]−1+ek}

分别对 w，b，ek，αk 求导=0，有:

∂L∂ω∂L∂b∂L∂ek∂L∂αk=0→w=∑k=1Nαkykφ(xk)=0→∑k=1Nαkyk=0=0→αk=γek,   k=1,...,N=0→yk[wTφ(xk)+b]−1+ek=0,   k=1,...,N

接下来，根据这四个条件可以列出一个关于 α 和 b 的线性方程组:

[0yyTΩ+I/y][bα]=[01v]

其中 Ω 被称作核矩阵：

Ωkl=ykylφ(xk)Tφ(xl)=ykylK(xk,xl),   k,l=1,...,N

解上述方程组可以得到一组 α 和 b 。

最后得到LSSVM分类表达式：

y(x)=sign[∑k=1NαkykK(x,xk)+b]

那么对比SVM，LSSVM的预测能力究竟怎么样呢，简单说来，由于是解线性方程组，LSSVM的求解显然更快，但标准基本形式的LSSVM的预测精准度比SVM稍差一些。

接下来说回归。
如果说分类是用一个超平面将两组数据分开的话，个人理解LSSVM回归就是用一个超平面对已知数据进行拟合，问题如下：

minw,b,eJ(w,e)s.t.yk=12wTw+12γ∑k=1Ne2k=wTφ(xk)+b+ek,   k=1,…,N

这里的 yk 不再是表明类别的标签，而是我们需要估计函数中 y=f(x) 中的 y ，同样的，首先采用 Lagrange 乘数法：

L(w,b,e;α)=J(w,e)−∑k=1Nαk{wTφ(xk)−b+ek−yk}

进一步推导：

∂L∂ω∂L∂b∂L∂ek∂L∂αk=0→w=∑k=1Nαkφ(xk)=0→∑k=1Nαk=0=0→αk=γek,   k=1,...,N=0→wTφ(xk)+b+ek−yk=0,   k=1,...,N

最后化为解下列线性方程组：

[01v1TvΩ+I/y][bα]=[0y]

有核矩阵如下：

Ωkl=φ(xk)Tφ(xl)=K(xk,xl),   k,l=1,...,N

解上述方程组得到LSSVM回归函数：

y(x)=∑k=1NαkK(x,xk)+b

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