计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2005年
2期
24-26
,共3页
燕继坤%王勇%曹春霞%郑辉
燕繼坤%王勇%曹春霞%鄭輝
연계곤%왕용%조춘하%정휘
机器学习%数据描述%支持向量数据描述%样本错误加权的支持向量数据描述
機器學習%數據描述%支持嚮量數據描述%樣本錯誤加權的支持嚮量數據描述
궤기학습%수거묘술%지지향량수거묘술%양본착오가권적지지향량수거묘술
数据描述只使用目标集训练样本获得关于目标集的描述,支持向量数据描述(SVDD)是一种有效的数据描述方法.样本错误加权的SVDD(WSVDD)推广了SVDD,对每个训练样本的错误赋予不同的权值,可以精细地控制训练样本对超球面边界的影响.用UCI机器学习数据集的两个数据和图标分类的实验验证了WSVDD的有效性.
數據描述隻使用目標集訓練樣本穫得關于目標集的描述,支持嚮量數據描述(SVDD)是一種有效的數據描述方法.樣本錯誤加權的SVDD(WSVDD)推廣瞭SVDD,對每箇訓練樣本的錯誤賦予不同的權值,可以精細地控製訓練樣本對超毬麵邊界的影響.用UCI機器學習數據集的兩箇數據和圖標分類的實驗驗證瞭WSVDD的有效性.
수거묘술지사용목표집훈련양본획득관우목표집적묘술,지지향량수거묘술(SVDD)시일충유효적수거묘술방법.양본착오가권적SVDD(WSVDD)추엄료SVDD,대매개훈련양본적착오부여불동적권치,가이정세지공제훈련양본대초구면변계적영향.용UCI궤기학습수거집적량개수거화도표분류적실험험증료WSVDD적유효성.
