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一种鲁棒支持向量机算法

颜根廷  马广富  朱良宽  宋斌  
【摘要】:针对支持向量机的分类性能受白噪声和孤立点影响较大,提出一种鲁棒支持向量机算法来克服这个缺陷.首先利用核主成分分析对样本预处理来进行白噪声的消除;然后利用类均值法,根据样本在特征空间的投影到特征空间中本共样本均值的距离来确定其模糊隶属度,通过给孤立点赋予较小的隶属度来弱化其对最优分类超平面的影响.仿真实验表明,该算法可有效减少分类误差,提高了支持向量机的鲁棒性.

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