一种语义数据的核分类方法

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语义数据的内积计算是个难点问题,制约了有关语义数据的核分类方法的研究和发展。针对此问题,通过给出一种语义数据相异性度量测度的新定义、计算语义数据内积的简化方法、研究核方法和支撑向量机中的核函数的本质,提出了一种语义数据的核分类方法,并把方法向语义数据、连续属性构成的异构数据的分类问题进行了拓展。仿真实验表明方法具有一定的抗离群数据干扰能力,方法的总体性能优于文献中已有的其他方法。通过在异常检测领域中的应用研究,说明方法能高效地实现不平衡数据的分类,具有一定的实用价值。
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