【摘 要】
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主分量分类器是在最大化样本投影代数和的前提下求解分类面法方向,并采用核方法解决线性不可分问题. 它对所有真实世界样本(包括野值)的重视程度相同,且只考虑了一个野值. 设
【机 构】
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安徽工程科技学院,南京航空航天大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60271017);江苏省自然科学基金资助项目(BK2002092).
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主分量分类器是在最大化样本投影代数和的前提下求解分类面法方向,并采用核方法解决线性不可分问题. 它对所有真实世界样本(包括野值)的重视程度相同,且只考虑了一个野值. 设计并实现了一类鲁棒性较主分量分类器更强的增强型主分量分类器,其中重点讨论了三种典型权设置下的分类器特性. 分析和实验证实了增强的主分量分类器的抗野值、噪声性能以及学习和推广能力均优于主分量分类器.
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