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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제6권 제4호
발행연도
2004.1
수록면
943 - 951 (9page)

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The least squares support vector machine(LS-SVM) is a widely applicable and useful machine learning technique for classification and regression analysis. LS-SVM is an SVM(support vector machine) version which involves equality constraints instead of inequality constraints and works with a squared loss function, which leads the solution to be obtained from a linear Karush-Kuhn-Tucker conditions instead of a quadratic programming problem. A drawback of LS-SVM is that the estimates is less robust due to the assumption of the errors and the use of a squared loss function. In this paper we propose a robust LS-SVM which imposes the robustness on the estimation of LS-SVM by eliminating the candidates of outliers. The proposed method are also applied to pruning support vectors in the LS-SVM case. In the numerical studies, the performance of the robust LS-SVM is shown and compared with the ordinary LS-SVM via FVU.
#SVM #LS-SVM #Karush-Kuhn-Tucker conditions #Outlier #Robust estimation #contaminated distribution #Fraction of Variance Unexplained.

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/ 1909 / Functions of Positive and Negative Type and Their Connection with Theory of Integral Equations a : 415 ~ 446 google schola / 1986 / The approach based on influence function google schola / 1995 / The Nature of Statistical Learning Theory google schola / 1998 / On a Kernel-Based Method for Pattern Recognition 22 : 211 ~ 231 google schola / 1998 / Statistical Learning Theory google schola

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