| 基于类心距离的模糊支持向量数据描述 |
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| 引用本文： | 王敏光,王喆. 基于类心距离的模糊支持向量数据描述[J]. 计算机科学, 2016, 43(5): 230-233, 242 |
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| 作者姓名： | 王敏光 王喆 |
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| 作者单位： | 华东理工大学信息科学与工程学院 上海200237,华东理工大学信息科学与工程学院 上海200237 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金面上项目(61272198),上海市教育委员会科研创新项目(14ZZ054),中央高校基本科研业务费专项资金资助 |
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| 摘 要： | 针对传统的支持向量数据描述模型忽略了样本分布的重要性,提出了基于类心距离的模糊支持向量数据描述算法,并将其应用在UCI机器学习数据库的二分类和多分类数据集中。该算法利用样本到两类中心距离的比值赋予样本权重,增大贡献度大的样本的权重,降低贡献度小的样本的权重,突出样本之间的差异性,从而提高了算法的分类效果。实验表明,该算法具有比传统支持向量数据描述更好的学习能力和分类效果。
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| 关 键 词： | 模式识别 支持向量数据描述 权重 |
| 收稿时间： | 2015-05-07 |
| 修稿时间： | 2015-08-02 |
Fuzzy Support Vector Data Description with Centers of Classes Distance |
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| WANG Min-guang and WANG Zhe. Fuzzy Support Vector Data Description with Centers of Classes Distance[J]. Computer Science, 2016, 43(5): 230-233, 242 |
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| Authors: | WANG Min-guang and WANG Zhe |
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| Affiliation: | School of Information Science & Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China and School of Information Science & Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China |
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