基于核的单类分类器研究

         

摘要

以统计学习理论为背景,以核方法为基础的两类典型单类分类算法:单类支持向量机(OCSVM)和支持向量数据域描述(SVDD),均以降低VC维为目标,其中前者通过寻找一个远离原点的超平面,使目标数据所在的正半空间尽量最小;而后者通过寻找一个包含大部分目标数据的最小超球,实现体积最小化.围绕上述两算法,已有大量改进形式出现.本文以此为主线,分别从模型构建、模型改进和数据预处理的角度,进行了回顾和阐述,并对各算法的特点给出了相应的总结.

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