最大间隔最小体积球形支持向量机

摘要：

结合支辑向量机(SVM)类间最大分类间隔和支持向量数据描述(SVDD)类内最小描述体积思想,提出一种新的学习机器模型--最大间隔最小体积球形支持向量机(MMHSVM).模型建立两个大小不一的同心超球.将正负类样本分别映射到小超球内和大超球外,模型目标函数最大化两超球间隔.实现正负类类间间隔的最大化和各类类内体积的最小化,提高了模型的分类能力,理论分析和实验结果表明该算法是有效的.

关键词：支持向量机、支持向量数据描述、类间最大分类间隔、类内最小描述体积、球形支持向量机

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60673190

在线出版日期：2010-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：79-83