小样本量的最佳 class class 化器
Best one class classifier for small sample size
我有一个高 (600-) 维数据集，并且我的样本量非常小（+- 100 个数据点）来自一个 class。数据的性质使其很难生成异常值，因此我需要在这些数据上训练一个 class classifier。
您有class class化的经验吗？小样本和高维的最佳算法是什么？我正在考虑使用 libsvm 库中的一个 class SVM，这是一个不错的选择吗？
谢谢指教
如果你想走神经网络之路，那么：
对于高维度单一 class class化，您可能需要大海捞针式的训练团。
我相信其中最值得注意的是 adaptive gradient。
否则，支持向量机可以有效地处理高维度，而且异常值不太可能进一步加强使用基于边界的算法的情况。
我有一个高 (600-) 维数据集，并且我的样本量非常小（+- 100 个数据点）来自一个 class。数据的性质使其很难生成异常值，因此我需要在这些数据上训练一个 class classifier。
您有class class化的经验吗？小样本和高维的最佳算法是什么？我正在考虑使用 libsvm 库中的一个 class SVM，这是一个不错的选择吗？
谢谢指教
如果你想走神经网络之路，那么：
对于高维度单一 class class化，您可能需要大海捞针式的训练团。
我相信其中最值得注意的是 adaptive gradient。
否则，支持向量机可以有效地处理高维度，而且异常值不太可能进一步加强使用基于边界的算法的情况。