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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Heesung Lee (Korea National University of Transportation) Euntai Kim (Yonsei University)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.15 No.2
발행연도
2015.6
수록면
96 - 101 (6page)

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Support vector machine (SVM) has a strong theoretical foundation and also achieved excellent empirical success. It has been widely used in a variety of pattern recognition applications. Unfortunately, SVM also has the drawback that it is sensitive to outliers and its performance is degraded by their presence. In this paper, a new outlier detection method based on genetic algorithm (GA) is proposed for a robust SVM. The proposed method parallels the GA-based feature selection method and removes the outliers that would be considered as support vectors by the previous soft margin SVM. The proposed algorithm is applied to various data sets in the UCI repository to demonstrate its performance.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Genetic Algorithms
3. Genetic Outlier Selection For Support Vector Machines
4. Experimental Results
5. Conclusions
References

참고문헌 (21)

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