One-class問(wèn)題研究及應(yīng)用.pdf

1、One-class問(wèn)題包括one-class描述問(wèn)題和one-class分類問(wèn)題,給定一組沒有標(biāo)簽的樣本集,前者指如何描述它包含的內(nèi)在信息(與異常信息或噪音信息相對(duì)應(yīng)),而后者指如果把此樣本集作為目標(biāo)類,如何與其它所有無(wú)關(guān)類(當(dāng)然也包括outliers)分類的問(wèn)題.One-class問(wèn)題的研究無(wú)論是在模式識(shí)別還是在信息處理領(lǐng)域都具有重要意義.論文的主要內(nèi)容包括:(1)概述分析了one-class問(wèn)題的研究?jī)?nèi)容及研究意義,并首次把one-

2、class問(wèn)題分為one-class描述問(wèn)題和one-class分類問(wèn)題,并給出了這兩種問(wèn)題的潛在應(yīng)用.(2)提出了一種解決one-class描述問(wèn)題的模型:基于方差的信息分解模型(Variance-based Information Decomposing Model, VIDM),并為此模型引入了基于主成分分析的算法和基于主曲線的算法.(3)用股票異常收益檢測(cè)和說(shuō)話人識(shí)別的特征提取兩個(gè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了VIDM模型及其算法的有效性.(4)用

3、SVM方法研究one-class分類和outlier檢測(cè)問(wèn)題.在將one-class分類問(wèn)題理解為一種函數(shù)估計(jì)問(wèn)題的基礎(chǔ)上,首次定義了η-one-class和η-outlier問(wèn)題的泛化錯(cuò)誤,進(jìn)而定義了線性可分性和邊緣,得到了求解one-class問(wèn)題的最大邊緣、軟邊緣和v-軟邊緣算法.(5)首次在one-class分類問(wèn)題中引入半監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想,提出了一種半監(jiān)督的one-class分類算法(Semi-v-SVM),此方法在易趣拍賣網(wǎng)站