非球形分布数据集的去噪方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 17次 | 上传用户：zhen3071

【摘要】

：

针对传统支持向量机(SVM)对噪声点过于敏感,模糊支持向量机(FSVM)又对样本集几何形状过分依赖等问题,提出基于噪声过滤系统的粗糙支持向量机(NFS-RSVM)。该方法首先用噪声过滤系统(NFS)将极可能为噪声点的样本过滤掉;然后将数据间隐含的等价类信息作为双惩戒因子融入到支持向量机模型中,进一步区分有效样本和噪声样本。基于UCI数据集的仿真结果表明,NFS-RSVM方法能有效地将数据中的大部分

【作者】

：

张岩闫德勤郑宏亮

【机构】

：

辽宁师范大学计算机与信息技术学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2011年10期

【关键词】

：

支持向量机粗糙支持向量机噪声过滤系统等价类去噪 Support Vector Machine（SVM） Rough SVM（RSVM） Noise Fi

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