最小方差支撑向量数据域描述

• 作者: 彭宏 王士同 王晓明
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支撑向量数据域描述 核方法 例外点检测 最小类方差支撑向量机 数据分布
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 416-418,424
• 分类号: TP181
• 字数: 4479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00416

摘要

支撑向量数据域描述(SVDD)是一种已经得到了广泛应用的核方法,但是其在构建超球时没有充分考虑数据分布信息.针对此问题,首先等价改写了SVDD算法优化问题,然后重新定义了该优化问题中的距离定义形式,进而提出了最小方差支撑向量数据域描述(MVSVDD)算法.该算法充分考虑数据的分布信息.实验结果表明,相对于传统SVDD算法,MVSVDD在泛化能力上得到了较为明显的提高,体现出了更好的描述数据域的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	彭宏	西华大学数学与计算机学院	33	250	10.0	14.0
3	王晓明	西华大学数学与计算机学院	20	21	3.0	3.0