%A 周燕萍,业巧林 %T 基于L1-范数距离的最小二乘对支持向量机 %0 Journal Article %D 2018 %J 计算机科学 %R 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.04.015 %P 100-105 %V 45 %N 4 %U {https://www.jsjkx.com/CN/abstract/article_9.shtml} %8 2018-04-15 %X 最小二乘对支持向量机(LSTSVM)是一种有效的分类技术。然而,该方法需计算点到平面的平方L2-范数距离,从而易受野值或噪声的影响。为了缓解此问题,提出了一种有效的鲁棒 LSTSVM方法,即基于L1-范数距离的LSTSVM(LSTSVML1D)。该方法由于使 用L1范数作为距离度量,因此不易受到野值或噪声数据的影响。此外,设计了一种有效的迭代算法,旨在求解目标问题,并从理论上证明了其收敛性。在人工数据集和UCI数据集上验证了LSTSVML1D 的有效性。