論文の概要: Robust kernel-free quadratic surface twin support vector machine with capped $L_1$-norm distance metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16982v1
• Date: Mon, 27 May 2024 09:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 23:33:23.822990
• Title: Robust kernel-free quadratic surface twin support vector machine with capped $L_1$-norm distance metric
• Title（参考訳）: キャップ付き$L_1$-norm距離距離を持つロバストカーネルフリー2元面支持ベクトルマシン
• Authors: Qi Si, Zhi Xia Yang,
• Abstract要約: 本稿では,L_normカーネルフリーサーフェスツインサポートベクトルマシン(CL_QTSVM)を提案する。 キャップ付きL_norm距離メートル法を用いることで, モデルのロバスト性をさらに向上する。 提案手法を効率よく解くために反復アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License:
• Abstract: Twin support vector machine (TSVM) is a very classical and practical classifier for pattern classification. However, the traditional TSVM has two limitations. Firstly, it uses the L_2-norm distance metric that leads to its sensitivity to outliers. Second, it needs to select the appropriate kernel function and the kernel parameters for nonlinear classification. To effectively avoid these two problems, this paper proposes a robust capped L_1-norm kernel-free quadratic surface twin support vector machine (CL_1QTSVM). The strengths of our model are briefly summarized as follows. 1) The robustness of our model is further improved by employing the capped L_1 norm distance metric. 2) Our model is a kernel-free method that avoids the time-consuming process of selecting appropriate kernel functions and kernel parameters. 3) The introduction of L_2-norm regularization term to improve the generalization ability of the model. 4) To efficiently solve the proposed model, an iterative algorithm is developed. 5) The convergence, time complexity and existence of locally optimal solutions of the developed algorithms are further discussed. Numerical experiments on numerous types of datasets validate the classification performance and robustness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: Twin Support vector machine (TSVM) はパターン分類のための古典的で実用的な分類法である。 しかし、従来のTSVMには2つの制限がある。 第一に、L_2-ノルム距離のメートル法を使い、その感度を外れ値に導く。 第二に、非線形分類に適切なカーネル関数とカーネルパラメータを選択する必要がある。 本稿では,これらの2つの問題を効果的に回避するために,L_1-normカーネルフリー2元面2元支持ベクトルマシン(CL_1QTSVM)を提案する。 モデルの強みを以下に要約する。 1) L_1ノルム距離計を用いて, 本モデルのロバスト性をさらに向上する。 2)本モデルは,適切なカーネル関数とカーネルパラメータを選択するのに要する時間を省くカーネルフリーな手法である。 3) L_2-ノルム正規化項の導入により, モデルの一般化能力が向上する。 4)提案手法を効率的に解くため,反復アルゴリズムを開発した。 5) 開発アルゴリズムの局所最適解の収束, 時間的複雑性, 存在について考察する。 各種データセットの数値実験により,提案モデルの分類性能とロバスト性を検証した。

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