One-Class分类器研究

被引：39

作者：

潘志松 ^{[1
]}

陈斌 ^{[2
,3
]}

缪志敏 ^{[1
]}

倪桂强 ^{[1
]}

机构：

[1] 解放军理工大学指挥自动化学院

[2] 扬州大学信息技术学院

[3] 南京航空航天大学信息科学与技术学院

来源：

电子学报 | 2009年 / 37卷 / 11期

关键词：

单类; 核方法; 分类器; 异常检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

传统的多类分类问题需要多类样本训练分类器,然而由于样本获取(复杂性或代价)的原因很多情况下只能获取一类样本,故只能利用这一类样本进行学习,形成数据描述从而实现分类,故称之为One-Class分类.鉴于目前单类分类研究存在领域相关方法和通用方法百花齐放的格局,本文首先给出了当前One-Class分类器的研究综述,然后重点针对基于核方法的单类分类器进行分析,将该类方法分为对偶方式和核距离方式两类,并分析各自的特点.最后论文介绍了目前的单类分类器的应用领域,指出其在故障分析、异常检测、疾病诊断和敌我识别等现实问题中的重要作用.

引用

页码：2496 / 2503

页数：8

共 12 条

[1] 基于单簇聚类的数据描述 [J].