| 基于支持向量数据描述的分类方法研究 |
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| 引用本文： | 李瑜,郑敏娟,程国建. 基于支持向量数据描述的分类方法研究[J]. 计算机工程, 2009, 35(1): 235-236 |
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| 作者姓名： | 李瑜 郑敏娟 程国建 |
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| 作者单位： | 西安石油大学计算机学院,西安,710065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，西安石油大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 针对单类数据的分类问题，提出一种基于支持向量数据描述（SVDD）的分类算法。该算法利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界，通过该边界对未知样本数据进行分类，同时采用可行方向方法求解边界优化中的二次规划问题，并在UCI机器学习数据集上将该算法与LS—SVM算法进行比较。实验结果表明，该算法不仅获得了更高的分类准确率，而且具有较低的运行时间。
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| 关 键 词： | 支持向量数据描述 单类分类器 支持向量机 可行方向 |
| 修稿时间： | |
Research on Classification Method Based on Support Vector Data Description |
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| LI Yu,ZHENG Min-juan,CHENG Guo-jian. Research on Classification Method Based on Support Vector Data Description[J]. Computer Engineering, 2009, 35(1): 235-236 |
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| Authors: | LI Yu ZHENG Min-juan CHENG Guo-jian |
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| Affiliation: | (School of Computer, Xi’an Shiyou University, Xi’an 710065) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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