1) classification by maximal separation distance
最大间隔分类
1.
The approach of classification by maximal separation distance can select the SVM whose separation margin is maximal based on the top-down route,and dichotomize the input samples according to their categories at each node.
根据分析结果,提出了一种基于SVM最大间隔分类、最小间隔聚类构造H-SVMs的新方法。
2) maximum margin clustering
最大间隔聚类
1.
Clustering is a new method of modeling background which applied in video monitoring system;the experimental results of MMC(maximum margin clustering) are relatively good,but the disadvantage of this method is great for the computer memory,and calculation of high demand.
聚类是应用于视频监控系统背景建模的新方法,其中MMC(最大间隔聚类)方法是实验效果相对较好的方法,但是这种方法的缺点是运算量大、对计算机内存的要求较高。
5) classification of interval
间隔分类
补充资料：最大的最大收益值准则
分子式：
CAS号：
性质： 也称最大的最大收益值准则。不确定型决策准则之一。其方法是：首先找出各方案的最大收益值，然后选择这些最大收益值中最大者所在的方案作为最满意方案。这个准则采取乐观主义态度，把方案最大收益值(或最小损失值)的自然状态，作为必然出现的自然状态采看待，从而把不确定型决策问题化为确定性决策问题来处理。选择最大收益值中最大的方案(对损失值来说就是选择最小损失值中最小的方案)作为最满意的方案，即取“最有利中之最有利”方案，所以亦称为“乐观的决策准则”。
CAS号：
性质： 也称最大的最大收益值准则。不确定型决策准则之一。其方法是：首先找出各方案的最大收益值，然后选择这些最大收益值中最大者所在的方案作为最满意方案。这个准则采取乐观主义态度，把方案最大收益值(或最小损失值)的自然状态，作为必然出现的自然状态采看待，从而把不确定型决策问题化为确定性决策问题来处理。选择最大收益值中最大的方案(对损失值来说就是选择最小损失值中最小的方案)作为最满意的方案，即取“最有利中之最有利”方案，所以亦称为“乐观的决策准则”。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条