【摘 要】
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提出了以相对密度的方式给训练集样本赋予权值．位于数据分布边缘的样本具有较低的相对密度，而位于数据分布内部的样本具有较高的密度．对于位于数据分布内部的样本赋予较大权值，位
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提出了以相对密度的方式给训练集样本赋予权值．位于数据分布边缘的样本具有较低的相对密度，而位于数据分布内部的样本具有较高的密度．对于位于数据分布内部的样本赋予较大权值，位于数据分布边缘的样本赋予较小的权值．由于噪声通常位于数据分布外部，因此本文的方法可以赋予噪声较小的权值，从而使算法对于噪声更加鲁棒．人工数据集和UCI标准数据集的实验结果表明，该法优于用libsvm实现的一分类支持向量机方法．
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