【摘 要】
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为提高支持向量域分类器（SVDC）的分类精度和鲁棒性,提出基于K近邻（KNN）和支持向量域描述（SVDD）的分类器KNN-SVDD（KSVDD）。该分类器对单类内部的样本采用SVDD的判别准则,对类交叉区域
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为提高支持向量域分类器（SVDC）的分类精度和鲁棒性,提出基于K近邻（KNN）和支持向量域描述（SVDD）的分类器KNN-SVDD（KSVDD）。该分类器对单类内部的样本采用SVDD的判别准则,对类交叉区域及描述边界外的样本采用KNN的判别准则。通过拒绝描述边界外的样本,KSVDD可应用于拒识判别。UCI数据集上的数值实验表明,KSVDD分类精度与支持向量机（SVM）相当且均比SVDC高,训练时间比SVM短,鲁棒性强,在拒识判别中有良好表现。
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