【摘 要】
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孪生有界支持向量机(Twin Bounded Support Vector Machine,TBSVM)是近期提出的一种优秀的距离度量学习二分类算法。在TBSVM的目标函数中,使用L2范数距离作为度量准则,因此当
【基金项目】
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2019江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ191312)
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孪生有界支持向量机(Twin Bounded Support Vector Machine,TBSVM)是近期提出的一种优秀的距离度量学习二分类算法。在TBSVM的目标函数中,使用L2范数距离作为度量准则,因此当训练样本中出现异常值或噪声时,L2范数距离的平方很容易夸大它们的影响。为了缓和这一问题,本文提出了一种鲁棒的基于L1范数距离度量的TBSVM分类算法(L1-TBSVM)。由于L1-TBSVM的目标函数中包含了非平滑的L1范数项,很难直接对它进行求解,故我们通过迭代增广向量来更新对角矩阵,直到目标函
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