边界检测快速SVDD算法

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ＢｏｎａｙｄｔｃｉｎｆｒｆｓＶＤＤｌｏｉｈｕｄｒｅｅｔｏａｔＳｏａｇｒｔｍ
ＺｕＦｈａ，ＹｅＮｉｇ，ＸｕＳｅｇ，ＸｕＳａｓａｎｈｎｈｎｈｎ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｉｃｅｃｎｅｈｏｇ，ａｊｇＦｒｓｙＵｉｅｓｙＮｎｉｇＪａｇｕ２０３，ＣｉａＳｈｏｏｆｒｔｎＳｉｅａｄＴｃｎｌｙＮｎｉｏｅｔｎｖｒｉ，ａｊｉｓ１０７ｈｎ）Ｉｏｎｏｎｒｔｎｎ
ａｇｅ，ｗｈｃｓｂｅｗｅｎｔｅｓｍｐｅａｄｔｅｓｂｒｃｉｎｔｅｓｍｐｅｆｏｉｓｎｉｈｏ．Ｂｅａｓｈｅｇｂｒｒｎｌｉｈｉｔｅｈａｌｎｈｕｔａｔｏｈａｌｒｍｔｅｇｂｒｃｕｅｔｅｎｉｈｏｓａｅａｙｓｍｍｅｒｔｙ．ｔｅｃｓｎｕ，ｏｉｈｓｍｐｅｌｃｔｓｗｉｉｈｅｄａａｄｓｒｂｕｉｎｉｌｓｏ０ａｄｔｅｃｓｎｕ．ｈｏｉｅｓｍｆｗｈｃａｌｏａｅｔｎｔｔｉｔｉｔＳｃｏｅｔｎｈｏｉｅｓｍｈｏ
解ＳＤＶＤ求解二次规划造成的时间和内存开销过大的问题．实验结果表明，在仅保留５～％的边缘样本学习得到的数据描％９述与用整个数据集获得的数据描述仅有微弱的差别，速度几乎可以提高２个数量级．关键词：ＶＤ；ＳＤ边界检测；余弦和；一分类
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１８文献标志码：Ａ文章编号：６３４０（０２００５０１７ — ８７２１）２— １９— ４
第２６卷第２期
２１０２年４月
．
江苏科技大学学报（自然科学版）
Ｖｏ．１２６Ｎｏ．２
Ａｐ．ｒ２０１２
ＪｕｎｌｆｉｇｕＵｉｒｔｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ（ａｒｃｅｃｄｔｎｏｒａｏａｓｎｖｓｙｆｉｃｎｅｈｏｙＮｔａＳｉｎｅＥｉｏ）ＪｎｅｉＳｅｏｕｌｉ
边界检测快速ＳＤＶＤ算法
朱发，业宁，徐舁，徐姗姗
（京林业大学信息科学与技术学院，江苏南京２０３）南１０７
摘
要：ＶＤ要求一个包含目标数据的尽可能小的球体．ＳＭ类似，ＳＤ与Ｖ这个球体由少部分支持向量决定．对于一个有限数据
集，支持向量是位于数据分布边缘的少部分样本．这样的样本可以根据样本与其近邻的差和样本之间夹角的余弦和来判断．
由于样本的近邻分布具有不对称性，通常靠近数据分布边缘的样本的余弦和接近于 ±ｋ而位于数据分布内部样本的余弦和，接近于０根据余弦和可以去除大量位于数据分布内部的样本，．而对最后的学习结果没有什么影响．这样可以在一定程度上缓
ｂｕｎａｙａｏｎｈｏｌｔａｇｔｓｔｏｄｒｒｕｄｔｅｃｍｐｅｅｔｒｅｅ，ｗｈｃｎｉｚｓｔｅｃａｃｆａｃｐｉｇｏｔｅｓｉｌｒｔＶＭ，ｔｅｉｈｍｉｍｉｅｈｈｎｅｏｃｅｔｎｕｌｒ．ＳｍｉａｏＳｉｈｓｅｅｉｎｙｄｅｅｍｉｅｙｔｅｓｐｒｅｔｒ．Ｉａｆｎｔａａｓｔｈｕｐｏｔｖｃｏｓａｅｔｏｅａｌｓｐｈｒｓｏｌｔｒｎｄｂｈｕｐｏｖｃｏｓｎｉｅｄｔｅ，ｔｅｓｐｒｅｔｒｒｈｓｓｍｐｅ，ｔｉ
ｗｉｈｌｃｔｎａｈｏｎａｆｔｅｄｔｉｒｕｉｎｈｃｏａｅｅｒｔｅｂｕｄｒｏａａｄｓｉｔ．Ａｎｅａｅｄｔｒｉｅｙｔｅｓｍｆｏｉｅｏｅｙｈｔｂｏｄｔｙｃｎｂｅｅｎｄｂｕｏｓｆｈｈቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｍｈｃｎｔ
ｂｒ）ｃｏｄｎｅｖｌｆｈｏｉｅｓｍ，ａｂｎａｃｆａｐｅｅｄｔｄｓｂｔｎｃｎｂｉｏｓ．Ａｃｒｉｇｔｔａｅｏｅｃｓｕｏｈｕｔｎｎａｕｄｎｅｏｓｍｌｉｔａｉｒｕｉａｅｄｓｓｎｈａｔｉｏ－
ＡｓａｔｈｒｌｍｏＳＤ（ｕｐｒｖｃｒｄｔｄｓｒｔｎ）ｒｑｉｓｏｔｎｎｐｅｃｌｈｐｄｂｔｃ：ＴｅｐｏｅｆＶＤｓｐｏｔｅｔａｅｃｉｉｒｂｏａｐｏｅｕｒｂａｉｇａｓｈｒａｌｓａｅｅｉｉｙ
ｏｗｉａｌｌａｅｒｔｅｂｕｄｒｏｅｄｔｉｒｕｉ，ｓｌｓｔ ±ｋ（ｅｎｍｂｒｆｈｅｇ－ｆｈｃｓｍｐｃｔｎａｏｎａｆｈａａｓｂｔｎｉｃｅｏｈｅｏｅｈｙｔｄｔｉｏｏｋｉｔｕｅｅｎｉｓｈｏｔｈ