预测时间取决于支持向量的数量，但我想更快地进行预测。
如何将 libsvm 中的支持向量数设置为 const 值？
也许我可以找到 N 个支持向量，然后通过一些近似将其减少到 K(K
最佳答案
正如其他答案中所述，控制支持向量数量的更简单方法是使用 C 和内核参数。但是，有一些关于该主题的有趣论文:
构建支持向量机
降低分类器复杂度 PDF
一种简化支持向量机的有效方法 PDF
简化支持向量机的研究 PDF
不幸的是，我找不到这个的公共(public)来源:
一种减少支持向量数量的算法 (http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F1-4020-3432-6_12?LI=true#page-1)
关于machine-learning - 支持向量 libsvm 的数量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/15964301/