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结构化加权最小二乘支持向量机

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针对最小二乘支持向量机(LSSVM)没有考虑样例本身的结构信息和对异常点敏感,提出了一种新的分类器——结构化加权最小二乘支持向量机(SWLSSVM),SWLSSVM通过在目标函数中引入协方差矩阵考虑了样例的结构信息;为了减少异常点的影响,其根据本类样本点到该类中心的距离对误差项进行加权.实验表明,SWLSSVM与LSSVM和SVM相比具有更好的分类和泛化性能.

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来源
《第四届全国智能信息处理学术会议》|2013年|52-5480|共4页
会议地点南宁
作者
LU Shu-xia; 鲁淑霞; TIAN Ru-na; 田如娜;
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作者单位

中国人工智能学会;

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
结构化加权最小二乘支持向量机; 优化设计; 精度分析; 数据处理;

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