支持向量数据描述外壳算法.pdf

本发明涉及支持向量数据描述外壳算法，针对分布式环境下数据分析模型整合集成的问题和特点，基于支持向量数据描述(SVDD)算法，在描述数据的外围轮廓的同时，通过控制系统的参数，保留轮廓以内的潜在支持向量，去除对未来的模型整合集成没有影响的数据，构成描述数据特性的有一定厚度的潜在支持向量的超球壳，平衡潜在支持向量数量与模型准确性，达到用尽量少的数据准确表达模型，从整体上降低未来的模型整合集成风险的目的。本算法适用于分布式环境下整合集成来自节点自身和不同节点分析挖掘出来的模型。

2023-10-22

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分布式环境下的支持向量数据描述外壳算法的开题报告.docx

分布式环境下的支持向量数据描述外壳算法的开题报告一、研究背景支持向量数据描述外壳（SVDD）是基于支持向量机（SVM）的一种无监督学习算法，用于异常检测和数据压缩。在工业、计算机视觉和网络安全等领域都有着广泛应用。但是，传统的SVDD算法只能处理单机环境下的数据，无法处理大量数据存储在分布式模式下的情况。分布式系统是一种多节点计算模式，可以分解计算任务，将其分配给多个节点同时处理，提高了数据处理效率和可扩展性。但是，分布式环境下的数据存储和计算也面临着很多挑战，如数据传输和网络通信延迟等。因此，研究分布式

2024-09-17

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基于快速聚类分析的支持向量数据描述算法.docx

基于快速聚类分析的支持向量数据描述算法摘要：支持向量机（SVM）由于其在精度和泛化能力方面的出色表现，被广泛应用于分类和回归问题的解决中。然而，SVM在处理大规模数据时会面临较大的挑战，并且对于高维度的数据集，会耗费大量时间和资源来处理。本文提出了一种基于快速聚类分析的支持向量数据描述算法，能够快速地分析数据集的特征，以支持将SVM用于处理大规模和高维数据。关键词：支持向量机；数据描述算法；快速聚类分析；大规模数据；高维数据一、引言支持向量机（SVM）是一种非常流行的机器学习算法，它在分类和回归问题的解决

2024-11-02

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基于支持向量数据描述的分类算法研究的开题报告.docx

基于支持向量数据描述的分类算法研究的开题报告一、选题背景支持向量数据描述的分类算法又称为支持向量机（SVM），是一种用于分类、回归和异常检测等领域的流行机器学习算法。它通过确定一个高维空间中的最大间隔超平面来进行分类，从而将不同的数据点分别归类到不同的类别中。SVM具有对高维、非线性和稀疏数据的适应能力，因此在图像分类、自然语言处理和生物信息学等领域得到了广泛应用。然而，SVM在处理支持向量数据描述分类问题时，存在一些挑战，例如数据的稀疏性、维度灾难和噪声数据等，这些问题会影响SVM的效果和性能。因此，对

2024-09-16

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基于支持向量数据描述的分类算法研究的综述报告.docx

基于支持向量数据描述的分类算法研究的综述报告支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是近年来非常流行的一种分类算法，它的出现为处理高维度、非线性的数据提供了新的思路和方法。很多研究者都对这一算法进行了深入的研究，并提出了许多优化和改进的方法。本文将针对支持向量机在数据描述方面的分类算法进行综述和分析。首先，本文将简要介绍支持向量机的原理及其分类器。支持向量机是一种二分类模型，其基本思想在于找出具有最大间隔的超平面。首先将样本空间映射到高维空间中，使得数据线性可分，然后通过最大化不同类

2024-09-22

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