基于核的多超球面一类支持向量机分类算法

来源 :中国西部科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jeffery2010

【摘要】

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为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法.算法利用核空间中样本特征差异突出的特

【作者】

：

段凤娟王娜

【机构】

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武警工程学院

【出处】

：

中国西部科技

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

核K-均值聚类多超球面一类支持向量机

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为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法.算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决.实验结果表明,算法有效地提高了分类精度.

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