文献记录(part91)--A boundary method for outlier detection based on support vector domain description

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词：离群点检测；支持向量域描述

A boundary method for outlier detection based on support vector domain description

摘要

支持向量域描述(SVDD)是一种流行的离群点检测的核心方法，它试图将一类数据与一个球体拟合，并使用少量的目标对象来支持其决策边界。问题是，即使使用灵活的高斯核函数，SVDD有时也会产生一个松散的决策边界，使判别能力变得很差。因此，经常需要一个计算密集的过程，该过程称为核白化，可提高性能。

在本文中，我们提出了一种简单的后处理方法，试图修改SVDD边界，以实现一个紧密的数据描述，而不需要核白化。该方法通过推导输入空间中目标与其最近边界点之间的距离，可以有效地在SVDD边界的基础上构造新的决策边界。

通过合成数据和真实数据集证明了该方法的改进。结果表明，所提出的决策边界能够较好地拟合合成数据分布的形状，并在真实数据集上获得更好的分类性能

Introduction

离群点检测或新异点检测是检测与数据集主体不相似的目标。在欺诈检测、网络入侵检测等领域中，离群点检测是一项非常关键的任务，因为离群点通常表示对系统[1]完整性的威胁。并且由于给定系统中的

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