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基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法
被引量：
4
1
作者
刘晟
朱玉全
孙金津
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第5期1694-1696,共3页
针对现有基于支持向量数据描述(SVDD)的多类分类算法未能充分利用重叠区域样本分布信息等问题,提出了一种基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法DM-SVDD。该算法首先由SVDD确定包围每类数据的最小超球,然后计算位于最小超球重叠区域中...
针对现有基于支持向量数据描述(SVDD)的多类分类算法未能充分利用重叠区域样本分布信息等问题,提出了一种基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法DM-SVDD。该算法首先由SVDD确定包围每类数据的最小超球,然后计算位于最小超球重叠区域中每个样本在其同类样本间的相对密度,最后以各类样本相对密度的均值为标准,对重叠区域内的待测样本进行分类。实验结果表明,算法DM-SVDD是可行有效的。
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关键词
支持向量数据描述
多类分类
核空间相对密度
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职称材料
题名
基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法
被引量：
4
1
作者
刘晟
朱玉全
孙金津
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第5期1694-1696,共3页
基金
江苏省"青蓝工程"资助项目
江苏省六大人才高峰项目(07-E-025)
江苏省高校自然科学重大基金研究项目(08KJA520001)
文摘
针对现有基于支持向量数据描述(SVDD)的多类分类算法未能充分利用重叠区域样本分布信息等问题,提出了一种基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法DM-SVDD。该算法首先由SVDD确定包围每类数据的最小超球,然后计算位于最小超球重叠区域中每个样本在其同类样本间的相对密度,最后以各类样本相对密度的均值为标准,对重叠区域内的待测样本进行分类。实验结果表明,算法DM-SVDD是可行有效的。
关键词
支持向量数据描述
多类分类
核空间相对密度
Keywords
support
vector
data
description（SVDD）
multiclass
classification
relative
density
in
kernel
space
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法
刘晟
朱玉全
孙金津
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
4
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参考文献
引证文献
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