| 优化样本分布的最接近支持向量机 |
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| 引用本文： | 杨勃.优化样本分布的最接近支持向量机[J].电子学报,2014,42(12):2429. |
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| 作者姓名： | 杨勃 |
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| 作者单位： | 湖南理工学院信息与通信工程学院，湖南岳阳414006; 湖南理工学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室，湖南岳阳414006 |
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| 基金项目： | 国家973预研项目(No．2014CB046300)；湖南省科技计划(No．2012WK4015，No．2013GK3099，No．2014GK3026)；湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(No．11B055)；湖南省创新团队支持计划 |
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| 摘 要： | 当两类样本分布存在差异时，最接近支持向量机（Proximal Support Vector Machine，PSVM）等最小二乘类分类器分类结果将出现偏差，不能实现最小错误率分类。本文在分析PSVM等价广义特征值分解模型基础上，提出了一种改善原PSVM分类决策面的优化样本分布PSVM，其基本思想是通过引入最大化正确分类样本距决策面距离，同时最小化错误分类样本距决策面距离的优化样本分布正则化项，构造优化样本分布PSVM的广义特征值分解模型。通过人工数据集和UCI数据集的10个数据子集上的对比实验，验证了该改进分类模型能够有效调整决策边界，从而获得更好的分类效果。
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| 关 键 词： | 最接近支持向量机 优化样本分布 正则化技术 |
| 收稿时间： | 2013-06-05 |
Proximal Support Vector Machine Based on Optimizing Sample Distribution |
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| YANG Bo.Proximal Support Vector Machine Based on Optimizing Sample Distribution[J].Acta Electronica Sinica,2014,42(12):2429. |
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| Authors: | YANG Bo |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | proximal support vector machine(PSVM) optimizing sample distribution regularization technique |
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