摘要: 在一般支持向量机中,训练集的每个元素(xi,yi),i=1,2,…,l,对输入xi有确定的类别标号yi 。而在许多实际问题中,xi的类别往往是不确定的,常常是以概率zi+属于正类的概率zi-属于负类。针对这种实际情况,改造训练集,把原来的yi,用zi+,zi-代替,然后建立分类最优先模型,构建不确定中心支持向量机。
阎满富,王朝霞. 不确定的中心支持向量机[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(25): 96-97.
YAN Man-fu,WANG Zhao-xia. Uncertain proximal Support Vector Machine[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(25): 96-97.