Granular-Ball Fuzzy Set and Its Implementation in SVM 2023
Granular-ball definition center and radius:
Traditional fuzzy data processing structure with points as input can be converted to a new structure incorporating granular-ball fuzzy set
Original fuzzy dataset D = {(x1, σ1\sigma1σ1), (x2, σ2\sigma2σ2),…,(xn, σn\sigma{n}σn)}
Granular-ball fuzzy dataset G = {(GB1, σGB1\sigma{GB_1}σGB1), (GB2, σGB2\sigma{GB_2}σGB2),…,(GBl, σGBl\sigma{GB_l}σGBl)}
lll and σGBl\sigma{GB_{l}}σGBl represent the number and membership degree of fuzzy granular-ball
Each granular-ball can be represented by its center cic_ic

本文介绍了粒球计算(GBC)在模糊粗糙集框架下如何应用于异常检测和特征选择。通过粒球模糊集减少输入样本,提升训练效率,同时粒球的大小可根据具体情况进行调整,以增强对噪声数据的鲁棒性。在特征选择中,使用基于粒球的模糊粗糙集,以应对标签分布学习中的不确定性。粒球的生成采用k-means聚类算法,通过粒球的纯度来决定是否继续划分。此外,粒球的中心点作为其隶属度参与训练,简化了计算。在无标签数据的异常检测中,粒球计算借鉴了模糊粗糙集的思路,但直接处理数值数据,避免离散化带来的信息丢失。
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