局部分块的一类支持向量数据描述

来源：计算机应用杂志2015年第4期北京时间：

作者：杨小明, 胡文军, 楼俊钢, 蒋云良

单位：湖州师范学院 信息工程学院, 浙江 湖州 313000

摘要：针对支持向量数据描述(SVDD)不能鉴别数据局部几何结构信息问题,提出了一种新颖的异常数据检测方法,称为局部分块的一类支持向量数据描述(OCSVDDLP)。首先对数据进行局部分块,然后利用局部分块进行样本重构,最后采用SVDD对重构样本进行学习进而获得决策模型。人造数据集实验结果表明OCSVDDLP能够捕捉数据的全局几何结构,也具备揭示数据局部几何结构信息的能力;真实数据集实验结果表明OCSVDDLP在异常检测中具有较好的性能优势。

关键词：异常检测,支持向量,支持向量数据描述,局部分块,样本重构

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61370173, 61103051, 61174029);浙江省自然科学基金资助项目(LY13F020011);浙江省公益性技术应用研究计划项目(2014C31084, 2013C31097);湖州市公益性应用技术研究重点资助项目(2013GZ02)。