鲁棒的加权孪生支持向量机

基于局部信息的加权孪生支持向量机(WLTSVM)借用类内及类间近邻图分别表示类内样本的紧凑性和类间样本的分散性,克服孪生支持向量机(TWSVM)欠考虑训练样本间相似性的缺陷,并且在一定程度上降低二次规划求解的计算复杂度。然而,WLTSVM仍不能充分刻画类内样本潜在的局部几何结构,并且存在对噪声点敏感的风险。基于以上不足,提出一种鲁棒的加权孪生支持向量机(RWTSVM)。与WLTSVM相比,RWTSVM的优势在于:选用热核函数定义类内近邻图权值矩阵,可以更好地刻画类内样本潜在的局部几何结构及蕴含的鉴别信息;用类间近邻图选取边界点,同时结合类内近邻图使得超平面远离边界点中权重较大的样本,降低算法对噪声点敏感的风险。人造数据集和真实数据集上的测试结果验证算法RWTSVM的有效性。