Resumo
As máquinas de vetores-suporte de mínimos quadrados (Least Square Support Vector Machines - LSSVM) são resolvidas a partir de um sistema linear, ao contrário das máquinas vetores-suporte (Support Vector Machines - SVM), que é necessário a aplicação de programação quadrática. Com isso, é preferível, em alguns problemas, a utilização do LSSVM, uma vez que a complexidade de resolução será menor. Entretanto, ao contrário do SVM, o LSSVM gera soluções não esparsas, e essa é uma desvantagem significativa, dado que todos os padrões de treinamento serão vetores-suporte do LSSVM. Para superar tais soluções não esparsas, propõe-se neste trabalho soluções iterativas com poda, baseadas no método de Levenberg-Marquardt, sem causar perda de eficiência. Os métodos propostos, são comparados com outros da literatura. Por fim, a avaliação da solução proposta consistiu na comparação das médias das taxas de acerto