利用各类算法对非平衡数据进行处理已成为数据挖掘领域研究的热问题。针对非平衡数据的特点,在研究支持向量机的相关理论及K-SVM算法基础上,提出基于惩罚机制的PFKSVM(K-SVMbased on penalty factor)算法,克服K-SVM在最优分类面附近易...利用各类算法对非平衡数据进行处理已成为数据挖掘领域研究的热问题。针对非平衡数据的特点,在研究支持向量机的相关理论及K-SVM算法基础上,提出基于惩罚机制的PFKSVM(K-SVMbased on penalty factor)算法,克服K-SVM在最优分类面附近易发生错分的问题;并提出由重构采样层、基本训练层和综合判定层组成的集成学习模型。利用UCI公共数据集的实验验证了PFKSVM算法及集成模型在处理非平衡数据分类时的优势。展开更多
文摘利用各类算法对非平衡数据进行处理已成为数据挖掘领域研究的热问题。针对非平衡数据的特点,在研究支持向量机的相关理论及K-SVM算法基础上,提出基于惩罚机制的PFKSVM(K-SVMbased on penalty factor)算法,克服K-SVM在最优分类面附近易发生错分的问题;并提出由重构采样层、基本训练层和综合判定层组成的集成学习模型。利用UCI公共数据集的实验验证了PFKSVM算法及集成模型在处理非平衡数据分类时的优势。
