Det enklassiga klassificeringsproblemet hanteras ofta genom att lösa ett begränsat andragradsoptimeringsproblem, i samma anda som stödvektormaskiner. I detta dokument härleder vi en ny klassklassificeringsmetod, genom att undersöka ett ursprungligt sparifieringskriterium. Detta kriterium, känt som konsistenskriteriet, är baserat på en grundläggande kvantitet som beskriver beteendet hos ordböcker i glesa approximationsproblem. Den föreslagna ramen gör det möjligt för oss att få fram nya teoretiska resultat. Vi associerar koherenskriteriet med en klassklassificeringsalgoritm genom att lösa ett problem med optimering av minst kvadrater. Vi tillhandahåller också ett adaptivt uppdateringsprogram. Experiment genomförs på verkliga dataset och tidsserier, vilket illustrerar relevansen av vårt förhållningssätt till befintliga metoder i både noggrannhet och beräkningseffektivitet.
I REF används ett "sammanhållningsbaserat" sparifieringskriterium i samband med klassificering av en klass.
One-class machines based on the coherence criterion
{'venue': '2012 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP)', 'journal': '2012 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}