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基于数据深度的支撑向量估计
1
作者
胡永刚
吴翊
李强
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期2075-2080,共6页
针对支撑向量机分类问题,提出了利用空间秩深度估计两类样本潜在支撑向量的方法。首先计算出样本在相对本类和相对于异类的深度,然后取其比值作为相对深度。注意到样本相对深度在交界面位置较大的特性,我们用相对深度估计样本中的潜在...
针对支撑向量机分类问题,提出了利用空间秩深度估计两类样本潜在支撑向量的方法。首先计算出样本在相对本类和相对于异类的深度,然后取其比值作为相对深度。注意到样本相对深度在交界面位置较大的特性,我们用相对深度估计样本中的潜在支撑向量。对非线性分类问题,我们给出了特征空间下的深度计算公式,拓宽了算法的适用范围。利用潜在支撑向量信息,我们不仅可以除去大量的计算冗余样本,而且可以利用边界信息通过修正核提高支撑向量机的分类性能。
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关键词
支撑向量机
支撑向量估计
相对深度
空间秩深度
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职称材料
题名
基于数据深度的支撑向量估计
1
作者
胡永刚
吴翊
李强
机构
国防科技大学数学与系统科学系
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期2075-2080,共6页
基金
国家自然科学基金(60673090)
文摘
针对支撑向量机分类问题,提出了利用空间秩深度估计两类样本潜在支撑向量的方法。首先计算出样本在相对本类和相对于异类的深度,然后取其比值作为相对深度。注意到样本相对深度在交界面位置较大的特性,我们用相对深度估计样本中的潜在支撑向量。对非线性分类问题,我们给出了特征空间下的深度计算公式,拓宽了算法的适用范围。利用潜在支撑向量信息,我们不仅可以除去大量的计算冗余样本,而且可以利用边界信息通过修正核提高支撑向量机的分类性能。
关键词
支撑向量机
支撑向量估计
相对深度
空间秩深度
Keywords
support
vector
machine
(SVM)
estimation
for
support
vectors
relative
depth
spatial
rank
depth
(
srd
)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据深度的支撑向量估计
胡永刚
吴翊
李强
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
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