优化样本分布的最接近支持向量机

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当两类样本分布存在差异时,最接近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)等最小二乘类分类器分类结果将出现偏差,不能实现最小错误率分类。本文在分析PSVM等价广义特征值分解模型基础上,提出了一种改善原PSVM分类决策面的优化样本分布PSVM,其基本思想是通过引入最大化正确分类样本距决策面距离,同时最小化错误分类样本距决策面距离的优化样本分布正则化项,构造优化样本分布PSVM的广义特征值分解模型。通过人工数据集和UCI数据集的10个数据子集上的对比实验,验证了该改
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