摘要：支持向量域数据描述(SVDD)是一种单值分类算法,用于将目标样本与其他非目标样本区分开来.本文引入数学中曲率的概念,根据分类边界线附近支持向量曲率的大小来对训练集进行约减;提出了一种约减型的支持向量域数据描述快速训练算法FSVDD,该算法与传统SVDD相比减少了训练时所需的支持向量数目,因而训练时间极大减少,同时分类性能几乎不受大的影响,该算法在大规模训练样本学习中具有现实意义.

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