Abstrakt. Datadomänbeskrivning avser karakteriseringen av en datamängd. En bra beskrivning täcker alla måldata men innehåller inget överflödigt utrymme. Gränsen för en datauppsättning kan användas för att upptäcka nya data eller avvikelser. Vi kommer att presentera Support Vector Data Description (SVDD) som är inspirerad av Support Vector Classifier. Den får en sfäriskt formad gräns runt en datauppsättning och liknar Support Vector Classifier den kan göras flexibel genom att använda andra kärnfunktioner. Metoden görs robust mot avvikelser i träningssetet och kan skärpa beskrivningen med hjälp av negativa exempel. Vi visar egenskaperna hos Support Vector Data Beskrivningar med hjälp av artificiella och verkliga data.
Med hjälp av en liknande motivation, REF föreslagna Support Vector Data Description (SVDD) algoritm som isolerar träningsdata genom att bygga ett sfäriskt separationsplan.
Support Vector Data Description
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}