兼顾特征提取与稀疏选择
该最大边际支持向量机将判别特征提取与稀疏特征选择集成于支持向量框架中，提取出的低维特征更适合SVM获得良好性能。
赖志辉 · 陈昕 · Zhang, Junhong · Kong, Heng · 文嘉俊
IEEE Transactions on Cybernetics 2023
传统的判别分析类方法在高维小样本数据上常因类内散度矩阵奇异而失效，MSVM通过联合学习低维子空间和分类器，从根本上绕开了这一难题。
在多个公开数据库上的实验结果表明，MSVM相较于经典判别分析方法和SVM相关方法具有显著的性能优势。