距离相似度在支持向量数据描述中的应用  

Application of Distance Similarity on Support Vector Data Description Algorithm

作　　者：阜艳[1] 陈杰[1] 

机构地区：[1]广东科学技术职业学院科技处,广东广州516040

出　　处：《广东农工商职业技术学院学报》2010年第3期70-72,共3页Journal of Guangdong Agriculture Industry Business Polytechnic

基　　金：广东省2009年科技计划项目(2009A030200016)

摘　　要：支持向量数据描述的分类边界是由分类边界上的支持向量决定的,通过对支持向量的理论研究,提出一种基于距离相似度的支持向量数据描述约减算法。实验结果表明,该算法在小规模样本数据中具有一定的优越性和实用性。The classification boundary of SVDD （ Support Vector Data Description） depended on support vector of the classification boundary. By the theory of support vector set, SVDD reduction algorithm based on distance-similarity was presented. Experiments show that the method in terms of small-scale data has some advantages and effectiveness.

关 键 词：支持向量数据描述 距离相似度 支持向量 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]