基于支持向量数据描述的分类方法研究

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

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。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95200X/200901/29310639.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：方法研究 cqvip HTTP 机器学习 大家共享 支持向量数据描述 单类分类器 支持向量机 可行方向