鲁棒加权孪生SVM提升噪声下分类性能

本文主要探讨了"鲁棒的加权孪生支持向量机"（Robust Weighted Twin Support Vector Machine，简称RWTSVM），这是一种改进的机器学习模型，特别是在处理高维数据和提高分类性能方面具有重要意义。原始的孪生支持向量机（TWSVM）虽然能够利用类内和类间近邻关系来增强决策边界的学习，但存在两个主要问题：一是对训练样本间相似性考虑不足，可能导致欠拟合；二是未能充分捕捉类内样本的局部几何结构，易受噪声点的影响。 RWTSVM的创新之处在于其对这些问题的解决方案。首先，它采用热核函数来构建类内近邻图的权值矩阵，这有助于更准确地反映样本之间的局部关系，从而增强对样本内在结构的理解，提高了模型的鉴别能力。相比于传统的线性核函数，热核函数如径向基函数（RBF）可以处理非线性问题，更好地刻画样本空间的复杂性。 其次，RWTSVM通过类间近邻图来选择边界点，并结合类内近邻图来调整超平面的位置，特别关注那些权重较大的样本，即对模型影响较大的关键样本。这种策略旨在使决策边界远离噪声点，提高算法的鲁棒性，减少对噪声的敏感性。这种方法有助于避免过拟合，确保模型在实际应用中的稳健性能。 实验部分，作者使用了人造数据集和真实数据集对RWTSVM进行了验证，结果显示该算法在保持分类性能的同时，有效地提高了鲁棒性，特别是在处理含有噪声的数据集时，表现出了优越的性能。鲁棒的加权孪生支持向量机通过对局部几何结构的精细处理和噪声点的抵抗策略，为提高支持向量机在复杂数据环境下的分类效果提供了新的思路和技术手段。 关键词包括：孪生支持向量机（TWSVM）、局部几何结构、噪声点、鲁棒性、分类，以及相应的中图分类号TP391.4和文献标志码A，文章编号1672-7207(2015)06-2074-07，强调了该研究在计算机科学与技术领域的重要性和实际应用价值。