論文の概要: GBSVM: Granular-ball Support Vector Machine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03120v1
- Date: Thu, 6 Oct 2022 09:11:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 13:07:22.730448
- Title: GBSVM: Granular-ball Support Vector Machine
- Title（参考訳）: gbsvm:粒球支持ベクターマシン
- Authors: Shuyin Xia, Guoyin Wang, Xinbo Gao, Xiaoli Peng
- Abstract要約: 本稿では,GBSVMの原モデルの誤りを修正し,その二重モデルを導出する。
双対モデルの解法として、粒子群最適化アルゴリズムを用いてアルゴリズムを設計する。
UCIベンチマークデータセットの実験結果は、GBSVMが堅牢性と効率性に優れていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.6876912934621
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: GBSVM (Granular-ball Support Vector Machine) is an important attempt to use
the coarse granularity of a granular-ball as the input to construct a
classifier instead of a data point. It is the first classifier whose input
contains no points, i.e., $x_i$, in the history of machine learning. However,
on the one hand, its dual model is not derived, and the algorithm has not been
implemented and can not be applied. On the other hand, there are some errors in
its existing model. To address these problems, this paper has fixed the errors
of the original model of GBSVM, and derived its dual model. Furthermore, an
algorithm is designed using particle swarm optimization algorithm to solve the
dual model. The experimental results on the UCI benchmark datasets demonstrate
that GBSVM has good robustness and efficiency.
- Abstract（参考訳）: GBSVM (Granular-ball Support Vector Machine) は、粒度の粗い粒度を入力として用い、データポイントの代わりに分類器を構築する重要な試みである。
機械学習の歴史において、入力に点、すなわち$x_i$が含まれない最初の分類器である。
しかし、その双対モデルは導出されておらず、アルゴリズムは実装されておらず、適用できない。
一方、既存のモデルにはいくつかのエラーがある。
これらの問題に対処するため,GBSVMのオリジナルのモデルの誤りを修正し,その二重モデルを導出する。
さらに、双対モデルを解くために粒子群最適化アルゴリズムを用いてアルゴリズムを設計する。
UCIベンチマークデータセットの実験結果は、GBSVMが堅牢性と効率性に優れていることを示している。
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