基于L1-范数距离的最小二乘对支持向量机

• 作者: 业巧林 周燕萍
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 基于L1-范数距离的LSTSVM L1范数距离 L2范数平方距离
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 2017年全国理论计算机科学学术年会
• 页码范围: 100-105,130
• 页数: 7页
• 分类号: TP181|TP39
• 字数: 6095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.04.015

摘要

最小二乘对支持向量机(LSTSVM)是一种有效的分类技术.然而,该方法需计算点到平面的平方L2-范数距离,从而易受野值或噪声的影响.为了缓解此问题,提出了一种有效的鲁棒LSTSVM方法,即基于L1-范数距离的LSTSVM(LSTSVML1D).该方法由于使用L1范数作为距离度量,因此不易受到野值或噪声数据的影响.此外,设计了一种有效的迭代算法,旨在求解目标问题,并从理论上证明了其收敛性.在人工数据集和UCI数据集上验证了LSTSVML1D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	周燕萍	无锡科技职业学院物联网与软件技术学院	8	10	2.0	3.0
2	业巧林	南京林业大学信息科学与技术学院	31	77	5.0	8.0