基于VB与MatrixVB的最优分类超球面实现

提出了一种基于共形几何代数最优分类超球面的表示方法;讨论了运用共形几何代数理论来构造最优分类超球可分问题的可行性和简便性;介绍了基于共形几何代数的分类超球面几何表示,并用此表示将二类最优分类超球面的可分问题转化为二次规划的训练学习问题,该算法保留了最大分类间隔理论的优点,将二类最优平面可分推广到最优超球可分。另外针对Visual Basic数值计算能力的不足,不利于系统开发,介绍了基于VB和MatrixVB实现最优分类超球面,该方法将Matlab的强大计算功能与VB的Windows用户界面的开发优势结合起来,充分发挥了各自的特点,缩短了软件的开发周期。软件测试结果表明,计算方法正确,计算速度快,系统资源消耗少,操作简便易行,能满足数据分类的要求。

一种具有双控制比例因子的最优间隔超球分类器

针对支持向量描述只考虑目标类训练样本,结合支持向量机最优分类超平面和支持向量描述的思想,引入了异常样本信息的监督机制,建立了最优间隔超球分类器模型,以一个最小的超球包含目标类训练样本和一个尽可能大的超球体将非目标样本隔离在超球体外,使决策超球面与该两个超球面以最大间隔分离,保证了描述精度和泛化性能,同时,为更好地排除对两类样本数据分布中野点的干扰,提出了一种双控制比例因子的控制方法,更加灵活地实现软间隔分类,仿真实例验证了该分类器具有比SVDD更好的分类性能。