作者： 邵元海，杨凯丽，刘明增，王震，李春娜，陈伟杰 （海南大学经济与管理学院；浙江工业大学理学院；大连理工大学理学院；内蒙古大学数学学院；浙江工业大学之江学院）

出处： 运筹学学报 2018 第22卷 第2期 P55-65

关键词： 数据挖掘；支持向量机；损失函数；核学习；非平行支持向量机

摘要： 非平行支持向量机是支持向量机的延伸,受到了广泛的关注.非平行支持向量机构造允许非平行的支撑超平面,可以描述不同类别之间的数据分布差异,从而适用于更广泛的问题.然而,对非平行支持向量机模型与支持向量机模型之间的关系研究较少,且尚未有等价于标准支持向量机模型的非平行支持向量机模型.从支持向量机出发,构造 ...

发明人： 邵元海，李春娜，刘明增，陈少春，王震

申请人： 海南大学

申请号： 201810505663.7

申请日期： 2018.05.24

摘要： 本发明公开了一种鲁棒双侧2D线性判别分析降维算法。通过极小化贝叶斯误差上界，并直接以图像矩阵作为输入，使得算法在Lp‑模意义下属于不同类别的图像距离尽可能远，而属于相同类别的图像尽可能靠近其自身所在类别中心，得到使图像矩阵的行与列同时降维的线性判别分析。本发明利用Lp‑模构造双侧2D判别分析，其中0 ...