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A Robust Support Vector Data Description Classifier

机译：鲁棒的支持向量数据描述分类器

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The conventional SVDD model is an effective tool for describing a set of training data by using proper kernel functions.Nonetheless,the SVDD could sometimes generate such a loose decision boundary while some noisy samples (outliers) exist in the training set.To solve the difficulty,we introduced a weighting to each data point in training data.The weighting can be used to measure the degree of the data point to be an outlier.By using the weighting,we reformulated a robust SVDD classifier.Experiments with various data sets showed promising results.

机译：传统的SVDD模型是通过使用适当的内核函数描述一组训练数据的有效工具。尽管如此，当SVDD有时会在训练集中存在一些嘈杂的样本（离群值）时生成如此宽松的决策边界。，我们对训练数据中的每个数据点引入了权重。该权重可用于测量数据点的异常程度。通过使用权重，我们重新构造了鲁棒的SVDD分类器。各种数据集的实验显示出良好的前景结果。

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来源
《Chinese Control Conference》||3781-3784|共4页
会议地点
作者
Fu Liu; Tao Hou; QingYu Zou;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
Support Vector Data Description (SVDD); Outlier detection; One-class classification; Robust;

机译：支持向量数据描述（SVDD）;离群值检测;一类分类;稳健;

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