基于SVDD的多示例学习算法

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提出了一种基于支持向量数据描述SVDD(support vector data description)的多示例学习算法。该算法通过对训练集的重新组合,将多示例问题转化为单示例问题,同时引入多示例问题约束,然后利用SVDD算法对其进行求解,用求解出来的最小包围球对新包进行预测。在多示例学习的基准数据集MUSK数据集进行实验,实验结果验证了算法的有效性。
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