【摘 要】
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为了提高基于支持域的单类分类器识别率，提出将局部密度加入到分类器设计当中。在Campbell等的LP算法基础上，通过k近邻方法对每个样本点引入局部密度因子pi，重新刻画了原算法，使
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,扬州大学信息工程学院
【基金项目】
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致谢：本文部分工作受南京航空航天大学青年科研基金（1004-274015）的资助,同时得到了陈松灿教授的指导,在此表示感谢.
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为了提高基于支持域的单类分类器识别率，提出将局部密度加入到分类器设计当中。在Campbell等的LP算法基础上，通过k近邻方法对每个样本点引入局部密度因子pi，重新刻画了原算法，使处于不同密度区的数据对分类器的作用不再被同等对待，高密度区的数据对分类超平面作用被强化，而低密度区的数据被削弱，结果使分类超平面自动靠近高密度区而提高了识别率。真实数据集上的实验结果表明，引入局部密度的D-LP算法其泛化性能较原算法有较大提高。
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