%0 Journal Article
%T 一种基于“独立性差”的分类学习新算法
%A 俞林
%A 孙明贵
%J 系统工程理论与实践
%P 1283-1292
%D 2015
%X ？从"独立性差"角度出发,提出了ise准则下的"独立性差"估计新方法(differenceofindependenceestimation,doie).从数学模型上证明该算法与单类svm等价且可用于解决分类问题.当数据集规模较大时,该算法的优势在于可用较少样本点表示两数据集中样本点间的关系,在保证精度的前提下,提高运算速度.该算法还可应用于两数据集独立性判断、检测流数据分布改变点的位置.若退化为单类数据集,可应用于概率密度估计.benchmark和uci数据集上的实验表明,该算法具有较好的性能.
%K 独立性
%K 分类
%K 流数据
%K 变化检测
%K 概率密度估计
%U http://www.sysengi.com/CN/abstract/abstract110925.shtml