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基于离散度的SVDD支持向量预选取方法
作者姓名:
崔江
李传亮
王友仁
罗慧
摘 要:
为了提高SVDD训练效率、降低存储空间需求,提出了样本的离散度概念,从理论上证明了样本的离散度和支持向量可能性大小之间的关系,并以此为依据来预选取支持向量.仿真实验表明该方法能够在保证SVDD分类精度的前提下,大幅减少训练样本数,而且比现有的其它方法精度更高,证明了该方法的有效性和优越性.
关 键 词:
支持向量数据描述
SVDD
支持向量预选取
离散度
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