期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法
被引量：
135
1
作者
李蓉
叶世伟
史忠植
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期745-748,共4页
本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法 ,形成了一种新的分类器 .首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器 ,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的...
本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法 ,形成了一种新的分类器 .首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器 ,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的基础上 ,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离 ,如果距离差大于给定阈值直接应用支持向量机分类 ,否则代入以每类的所有的支持向量作为代表点的K近邻分类 .数值实验证明了使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率 。
展开更多
关键词
svm-knn
分类器
SVM分类精度
支持
向量
机
最近
邻
分类
模式识别
人工智能
在线阅读
下载PDF
职称材料
一种用于非平衡数据分类的集成学习模型
被引量：
5
2
作者
焦盛岚
杨炳儒
+1 位作者
翟云
赵万里
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第29期119-123,219,共6页
针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器...
针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。
展开更多
关键词
非平衡数据
集成学习模型
基本分类器
改进的
支持
向量
机
-k
最近
邻
(
svm-knn
)
UCI数据集
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法
被引量：
135
1
作者
李蓉
叶世伟
史忠植
机构
中国科技大学研究生院(北京)计算机教学部
中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期745-748,共4页
文摘
本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法 ,形成了一种新的分类器 .首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器 ,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的基础上 ,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离 ,如果距离差大于给定阈值直接应用支持向量机分类 ,否则代入以每类的所有的支持向量作为代表点的K近邻分类 .数值实验证明了使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率 。
关键词
svm-knn
分类器
SVM分类精度
支持
向量
机
最近
邻
分类
模式识别
人工智能
Keywords
support vector machine
nearst neighbour algorithm
representative point
kernel function
feature space
VC Dimension
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
一种用于非平衡数据分类的集成学习模型
被引量：
5
2
作者
焦盛岚
杨炳儒
翟云
赵万里
机构
北京科技大学计算机与通信工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第29期119-123,219,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61175048)
文摘
针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。
关键词
非平衡数据
集成学习模型
基本分类器
改进的
支持
向量
机
-k
最近
邻
(
svm-knn
)
UCI数据集
Keywords
imbalanced data
ensemble learning model
basic classifier
improved Support Vector Machine
-k
Near-est Neighbor（
svm-knn
）
UCI dataset
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法
李蓉
叶世伟
史忠植
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
135
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种用于非平衡数据分类的集成学习模型
焦盛岚
杨炳儒
翟云
赵万里
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
