基于支持向量数据描述的数据约简

• 作者: 吴今培 郑晓星
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 支持向量机 支持向量数据描述 数据约简 分类
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 嵌入式与单片机
• 页码范围: 74-76
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2007.02.026

摘要

提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的数据约简方法,该方法利用一类学习算法SVDD的特性,通过迭代优化运算有效地实现了对原始训练样本数据的约简.实验数据的结果表明,该方法简单易行,具有稳定性和准确性,能大大缩减原始训练集规模的同时保持原分类问题的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴今培	五邑大学智能技术与系统研究所	77	1677	23.0	38.0
2	郑晓星	五邑大学智能技术与系统研究所	2	11	2.0	2.0