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为克服传统多分类支持向量机中存在的拒识区域,提出一种基于马氏距离的拒识区域解决方案.该方法首先计算落入拒识区域中的样本点到每类样本集的马氏距离,然后选择较小的马氏距离对应的类为样本的所属类.标准数据实验结果表明,马氏距离法在实验数据上消除拒识区域,有效提高了算法的分类性能和泛化能力.
马氏距离法在支持向量机拒识区域中的应用
【摘 要】
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为克服传统多分类支持向量机中存在的拒识区域,提出一种基于马氏距离的拒识区域解决方案.该方法首先计算落入拒识区域中的样本点到每类样本集的马氏距离,然后选择较小的马氏
【机 构】
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第二炮兵工程学院502教研室,第二炮兵工程学院303教研室,海军航空工程学院702教研室
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2010年3期
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