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面向不平衡数据分类的复合SVM算法研究
被引量:
23
1
作者
刘东启
陈志坚
+1 位作者
徐银
李飞腾
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1023-1027,共5页
为了改善传统支持向量机(SVM)对不平衡数据的分类效果,解决分类器对少类样本分类效果较差的问题,提出了一种复合SVM算法。该算法首先通过自适应合成采样(ADASYN)算法与不同错误代价(DEC)算法的结合,改善不平衡数据对超平面造成的偏移;...
为了改善传统支持向量机(SVM)对不平衡数据的分类效果,解决分类器对少类样本分类效果较差的问题,提出了一种复合SVM算法。该算法首先通过自适应合成采样(ADASYN)算法与不同错误代价(DEC)算法的结合,改善不平衡数据对超平面造成的偏移;然后引入一种新的修正算法对预测模型进行修正,提高预测模型对于不同数据特性的适应性。选择UCI数据库中的七组现实世界的不平衡数据集进行测试,实验表明在各个数据集上复合SVM算法性能均优于现有算法或与现有算法相当,分类性能平均提高了2.0%~20.9%,证明了该算法的有效性和鲁棒性。
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关键词
不平衡数据
支持向量机
自适应合成采样
不同错误代价
修正算法
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职称材料
题名
面向不平衡数据分类的复合SVM算法研究
被引量:
23
1
作者
刘东启
陈志坚
徐银
李飞腾
机构
浙江大学超大规模集成电路设计研究所
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1023-1027,共5页
基金
复旦大学国家重点实验室开放基金资助项目(2015KF009)
中央高校基础科研计划资助项目(2015QNA4018)
文摘
为了改善传统支持向量机(SVM)对不平衡数据的分类效果,解决分类器对少类样本分类效果较差的问题,提出了一种复合SVM算法。该算法首先通过自适应合成采样(ADASYN)算法与不同错误代价(DEC)算法的结合,改善不平衡数据对超平面造成的偏移;然后引入一种新的修正算法对预测模型进行修正,提高预测模型对于不同数据特性的适应性。选择UCI数据库中的七组现实世界的不平衡数据集进行测试,实验表明在各个数据集上复合SVM算法性能均优于现有算法或与现有算法相当,分类性能平均提高了2.0%~20.9%,证明了该算法的有效性和鲁棒性。
关键词
不平衡数据
支持向量机
自适应合成采样
不同错误代价
修正算法
Keywords
imbalanced datasets
support vector machine
ADASYN
DEC
correction algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向不平衡数据分类的复合SVM算法研究
刘东启
陈志坚
徐银
李飞腾
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
23
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