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基于支持向量机的不平衡数据集分类方法研究
被引量：
16
1
作者
杨智明
彭宇
彭喜元
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期1094-1099,共6页
研究表明支持向量机分类方法在样本集分布不均衡情况下,对少类样本分类准确率急剧下降。针对该问题,本文提出了一种基于模糊样本集修剪技术和指导型欠采样技术的支持向量机分类算法,并对算法中新引入的参数进行了深入讨论。算法分析和...
研究表明支持向量机分类方法在样本集分布不均衡情况下,对少类样本分类准确率急剧下降。针对该问题,本文提出了一种基于模糊样本集修剪技术和指导型欠采样技术的支持向量机分类算法,并对算法中新引入的参数进行了深入讨论。算法分析和仿真结果表明,文中提出的方法在不增加计算复杂度的前提下,有效地提高了算法整体分类准确率。
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关键词
支持向量机
不平衡数据集
模糊样本集修剪
指导型欠采样
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职称材料
题名
基于支持向量机的不平衡数据集分类方法研究
被引量：
16
1
作者
杨智明
彭宇
彭喜元
机构
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期1094-1099,共6页
文摘
研究表明支持向量机分类方法在样本集分布不均衡情况下,对少类样本分类准确率急剧下降。针对该问题,本文提出了一种基于模糊样本集修剪技术和指导型欠采样技术的支持向量机分类算法,并对算法中新引入的参数进行了深入讨论。算法分析和仿真结果表明,文中提出的方法在不增加计算复杂度的前提下,有效地提高了算法整体分类准确率。
关键词
支持向量机
不平衡数据集
模糊样本集修剪
指导型欠采样
Keywords
SVM
imbalaneed dataset
fuzzy sample cutting technique
guided undersampling technique
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的不平衡数据集分类方法研究
杨智明
彭宇
彭喜元
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
16
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