基于局部密度的单类分类器LP改进算法

为了提高基于支持域的单类分类器识别率,提出将局部密度加入到分类器设计当中。在Campbe ll等的LP算法基础上,通过k近邻方法对每个样本点引入局部密度因子pi,重新刻画了原算法,使处于不同密度区的数据对分类器的作用不再被同等对待,高密度区的数据对分类超平面作用被强化,而低密度区的数据被削弱,结果使分类超平面自动靠近高密度区而提高了识别率。真实数据集上的实验结果表明,引入局部密度的D-LP算法其泛化性能较原算法有较大提高。