12、基于排序支持向量机与SVDD模型的分类方法研究

基于排序支持向量机与SVDD模型的分类方法研究

在机器学习领域，排序支持向量机（Ranking SVM）和支持向量域描述（SVDD）模型是两种重要的分类工具。本文将详细介绍基于排序支持向量机的列线图可视化方法以及基于SVDD模型的多类分类新方法。

基于排序支持向量机的列线图可视化

列线图递归特征消除（RFE）算法

列线图递归特征消除（RFE）算法通过3折交叉验证实现。具体步骤如下：
1. 初始时，选定特征列表为空，训练特征子集为全量特征集。
2. 每次迭代，对当前剩余特征子集进行3折交叉验证，得到准确率。
3. 将当前准确率与存储的最佳准确率（初始为0）比较，若更高，则更新选定特征列表和最佳准确率。
4. 每次迭代结束时，从当前剩余特征子集中消除列线图中长度最短的特征。
5. 计算列线图中各特征长度的方法是，用受限样本（当前剩余特征子集）训练SVM模型，并从该模型计算列线图表示。
6. 以新的剩余特征子集进行下一次迭代，直至剩余特征子集为空。

该算法流程如下：

graph TD
    A[初始化：选定特征列表为空，训练特征子集为全量特征集] --> B[进行3折交叉验证，得到当前准确率]
    B --> C{当前准确率 > 最佳准确率?}
    C -- 是 --> D[更新选定特征列表和最佳准确率]
    C -- 否 --> E[不更新]
    D --> F[消除列线图中长度最短的特征]
    E --> F
    F --> G{剩余特征子集是