结构大间隔单类分类器

• 作者: 冯爱民 刘学军 陈斌
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 单类分类器 簇结构信息 马氏距离
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 6-12
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

目标数据呈簇分布、基于超平面的单类分类器要求嵌入结构信息时,必须分别考虑各簇数据对超平面的影响,为此,提出可用于簇分布的结构大间隔单类分类器(structural large margin one-class classifier,SLMOCC).该算法通过分别约束各簇数据到超平面的马氏距离,并最大化最小马氏间隔,保证目标数据落入正半空间的同时,充分利用数据的簇结构信息,通过序列二次锥规划优化方法线性搜索到最优超平面.为捕捉数据簇结构,SLMOCC采用凝聚型层次聚类并借助拐点确定聚类数目,最后通过人工数据和UCI数据集与相关算法比较,验证了SLMOCC的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈斌	扬州大学信息工程学院	25	219	7.0	14.0
2	冯爱民	南京航空航天大学信息科学与技术学院	19	158	7.0	12.0
3	刘学军	南京航空航天大学信息科学与技术学院	31	236	7.0	14.0