【摘 要】
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分析了多类支持向量数据描述（support vector data description,SVDD）算法存在的问题,提出一种新的不平衡数据v-NSVDD多分类算法.该方法借鉴了v-SVM方法以及带有负类的SVDD的思
【机 构】
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中国矿业大学机电工程学院,江苏师范大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60974056)
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分析了多类支持向量数据描述（support vector data description,SVDD）算法存在的问题,提出一种新的不平衡数据v-NSVDD多分类算法.该方法借鉴了v-SVM方法以及带有负类的SVDD的思想,并基于不同类别样本间隔最大原理,较好地克服噪声和在野点的影响,提高了分类模型的泛化性能;通过样本加权的方法解决了不平衡类别样本预测精度低的问题,并在理论上给出了根据类别样本数量设置样本加权系数的方法.针对实际应用存在大量复杂、非线性分类数据,通过核方法把上述线性分类算法推广到非线性数据分
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