Лучший классификатор одного класса для небольшого размера выборки

Question

У меня есть высоко- (600-) размерный набор данных, и у меня есть очень маленький размер выборки (+ - 100 datapoints) из одного класса. Характер данных очень затрудняет создание выбросов, поэтому мне нужно подготовить для этих классов классификатор одного класса.

У вас есть опыт работы с классификацией одного класса? Каков наилучший алгоритм для небольшого размера выборки и высокой размерности? Я думал об использовании одного класса SVM из библиотеки libsvm, это хороший выбор?

Спасибо за советами

Answer 1

Если вы хотите, чтобы встать на пути нейронных сетей затем:

Для высокой размерности классификации одного класса вы, вероятно, хотели бы, чтобы иголки в стоге сена учебного стиля полка.

Я считаю, что наиболее примечательным из них будет adaptive gradient.

В противном случае высокая размерность эффективно обрабатывается SVM и тот факт, что выбросы вряд ли еще больше укрепляют случай использования алгоритма на основе границ.