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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.7 No.1
발행연도
2007.3
수록면
1 - 6 (6page)

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The SVDD (support vector data description) is one of the most well-known one-class support vector learning methods, in which one tries the strategy of utilizing balls defined on the feature space in order to distinguish a set of normal data from all other possible abnormal objects. Recently, with the objective of generalizing the SVDD which treats all training data with equal importance, the so-called D-SVDD (density-induced support vector data description) was proposed incorporating the idea that the data in a higher density region are more significant than those in a lower density region. In this paper, we consider the problem of further improving the D-SVDD toward the use of a partial reference set for testing, and propose an LMI (linear matrix inequality)-based optimization approach to solve the improved version of the D-SVDD problems. Our approach utilizes a new class of density-induced distance measures based on the RSDE (reduced set density estimator) along with the LMI-based mathematical formulation in the form of the SDP (semi-definite programming) problems, which can be efficiently solved by interior point methods. The validity of the proposed approach is illustrated via numerical experiments using real data sets.
#one-class problems #D-SVDD #SVDD

목차

Abstract
1. Introduction
2. Preliminaries
3. Main Results
4. Concluding Remarks
References

참고문헌 (15)

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1. [학술지(정기간행물)] - Sch¨olkopf, B / 2002 / Learning with Kernels google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Shawe-Taylor, J / 2004 / Kernel Methods forPattern Analysis google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Tax, D.M.J / 1999 / Support vector domaindescription 20 : 1191 ~ 1199 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Tax, D.M.J / 2004 / Support vector data description 54 : 45 ~ 66 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Tax, D.M.J / 2001 / One-Class Classification google schola

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