基于密度法的模糊支持向量机

针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点,提出了一种基于密度法的模糊支持向量机,在支持向量机中引入样本密度模糊参数,从而减弱了噪音以及孤立点对支持向量机分类的影响.实验结果证明,在抗击孤立点和噪音点的干扰方面,上述方法优于类中心向量方法以及类中心点距离方法,取得了很好的效果.这一方法大大提高了支持向量机分类的泛化能力,从而大大提高了支持向量机的应用范围.