面向大规模噪声数据的软性核凸包支持向量机

现有的面向大规模数据分类的支持向量机（support vector machine,SVM）对噪声样本敏感,针对这一问题,通过定义软性核凸包和引入pinball损失函数,提出了一种新的软性核凸包支持向量机（soft kernel convex hull support vector machine for large scale noisy datasets,SCH-SVM）.SCH-SVM首先定义了软性核凸包的概念,然后选择出能代表样本在核空间几何轮廓的软性核凸包向量,再将其对应的原始空间样本作为训练样本并基于pinball损失函数来寻找两类软性核凸包之间的最大分位数距离.相关理论和实验结果亦证明了所提分类器在训练时间,抗噪能力和支持向量数上的有效性.