基于 ε-Pinball损失函数的拉普拉斯双支持向量机

Ruiqing ZHAO,Xiaodan ZHANG, Weifeng ZHAO

Journal of University of Jinan (Science and Technology)（2019）

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摘要

考虑到拉普拉斯双支持向量机中的平方损失函数对分类超平面两侧的同类样本点给予了相同重视,当出现噪声或离群点时,所得分类超平面可能会出现偏离的现象,为了减小噪声或离群点的影响,提出基于 ε-Pinball损失函数的拉普拉斯双支持向量机;给出正、负损失的概念,探讨参数 τ 对分类超平面的影响,分析参数 ν 的意义,并进行数值实验.结果表明,通过调节参数 τ,可增强模型的灵活性,使得模型具有较好的分类能力及抗噪性.

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