【摘 要】
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针对支持向量数据描述（Support Vector Data Description,SVDD）的训练集中同时含有正常点和离群点的问题,为降低离群点对SVDD训练模型的不利影响,提出了一种基于单簇核可能性C-
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工程大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.11471001)
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针对支持向量数据描述（Support Vector Data Description,SVDD）的训练集中同时含有正常点和离群点的问题,为降低离群点对SVDD训练模型的不利影响,提出了一种基于单簇核可能性C-均值的SVDD离群点检测算法.本文算法通过单簇核聚类获得每个样本属于正常类的隶属度,将其作为每个样本属于目标类的置信度.将样本置信度引入到SVDD训练模型中,减弱低置信度样本在建立决策边界中的作用.实验表明,与已有的相关方法相比,本文方法能够显著改善SVDD的离群点检测效果.
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