基于相对密度的加权一分类支持向量机

• 作者: 郑玮
• 来源期刊: 淮阴师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 加权一分类支持向量机 相对密度 一分类
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 317-322
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3720字
• 语种: 中文

摘要

提出了以相对密度的方式给训练集样本赋予权值。位于数据分布边缘的样本具有较低的相对密度，而位于数据分布内部的样本具有较高的密度。对于位于数据分布内部的样本赋予较大权值，位于数据分布边缘的样本赋予较小的权值。由于噪声通常位于数据分布外部，因此本文的方法可以赋予噪声较小的权值，从而使算法对于噪声更加鲁棒。人工数据集和UCI标准数据集的实验结果表明，该法优于用libsvm实现的一分类支持向量机方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑玮	金陵科技学院计算机工程学院	9	13	1.0	3.0