最大化约束密度单类分类器

摘要：

针对单类分类器设计中的密度方法,采用以任务为导向的设计思想,通过人为指定核密度估计的密度函数上界,增强了边界低密度区域数据敏感性,同时也有效降低了密度估计的计算复杂度.进一步最大化全体样本的核密度估计函数并采用线性规划,可快速得到相应的稀疏解,因而称之为最大化约束密度单类分类器(Maximum constrained density based one-class classifier,MCDOCC).为充分利用单类数据中可能出现的极少量异常数据,进一步提出了带负类的最大化约束密度分类器(MCDOCC with negative data,NMCDOCC),通过挖掘异常数据的先验信息来修正仅有正常类的数据描述边界,可提高分类器泛化能力.UCI数据集上的实验结果表明,MCDOCC的泛化能力与单类支持向量机相当,NMCDCOCC较之则有所提高,从而能够更高效地估计目标类数据概率密度.

关键词：单类分类器、概率密度估计、最大化约束密度、先验信息

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61035003

在线出版日期：2014-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：59-63