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面向大规模数据集的单类支持向量机
被引量：
1
1
作者
肖志博
王焕钢
+1 位作者
肖英超
徐文立
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第A01期206-209,共4页
提出了一种面向大规模数据集的单类支持向量机(OCSVM)方法.该方法基于k近邻思想得到表征数据集合分布特征的集合内点,并依此生成集合边缘点,而后由二者重新组成数据集合,用于OCSVM训练.该新建数据集不仅极大压缩了原有大规模数据集的样...
提出了一种面向大规模数据集的单类支持向量机(OCSVM)方法.该方法基于k近邻思想得到表征数据集合分布特征的集合内点,并依此生成集合边缘点,而后由二者重新组成数据集合,用于OCSVM训练.该新建数据集不仅极大压缩了原有大规模数据集的样本数量,还可以保留原有大规模数据集的分布特征,从而有效解决了OCSVM在处理大规模数据集时所存在的训练时间长、模型复杂以及预测效率低等问题.最后,通过在典型数据集合上进行的对比实验,表明了所提方法的有效性.
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关键词
单类支持向量机
大规模
数据
集
数据集压缩
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职称材料
题名
面向大规模数据集的单类支持向量机
被引量：
1
1
作者
肖志博
王焕钢
肖英超
徐文立
机构
清华大学自动化系
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第A01期206-209,共4页
基金
国家高技术研究计划(863计划)资助项目(2011AA060203)
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB320602)
文摘
提出了一种面向大规模数据集的单类支持向量机(OCSVM)方法.该方法基于k近邻思想得到表征数据集合分布特征的集合内点,并依此生成集合边缘点,而后由二者重新组成数据集合,用于OCSVM训练.该新建数据集不仅极大压缩了原有大规模数据集的样本数量,还可以保留原有大规模数据集的分布特征,从而有效解决了OCSVM在处理大规模数据集时所存在的训练时间长、模型复杂以及预测效率低等问题.最后,通过在典型数据集合上进行的对比实验,表明了所提方法的有效性.
关键词
单类支持向量机
大规模
数据
集
数据集压缩
Keywords
one-class support vector machine
large data sets
training-set condensation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向大规模数据集的单类支持向量机
肖志博
王焕钢
肖英超
徐文立
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
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参考文献
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