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基于支持向量机的不平衡数据分类的改进欠采样方法
被引量：
16
1
作者
赵自翔
王广亮
李晓东
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期10-16,共7页
支持向量机作为一种有监督分类算法,具有小样本,非线性等独特优势,但其在处理不平衡数据分类时效果不够理想。欠采样是一类常用的数据重构方法,它被广泛用于解决不平衡数据的分类问题,然而,传统的随机欠采样方法受随机性影响,稳定性较...
支持向量机作为一种有监督分类算法,具有小样本,非线性等独特优势,但其在处理不平衡数据分类时效果不够理想。欠采样是一类常用的数据重构方法,它被广泛用于解决不平衡数据的分类问题,然而,传统的随机欠采样方法受随机性影响,稳定性较差。提出一种改进的欠采样方法,并应用在支持向量机上进行分类对比实验。实验结果表明,相比传统随机欠采样方法,该方法的稳定性更好,且在许多情况下可以提高支持向量机对不平衡数据的分类性能。
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关键词
支持向量机
不平衡数据
欠采样
稳定性
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职称材料
题名
基于支持向量机的不平衡数据分类的改进欠采样方法
被引量：
16
1
作者
赵自翔
王广亮
李晓东
机构
中山大学信息科学与技术学院∥智能传感器网络教育部重点实验室
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期10-16,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1135005)
文摘
支持向量机作为一种有监督分类算法,具有小样本,非线性等独特优势,但其在处理不平衡数据分类时效果不够理想。欠采样是一类常用的数据重构方法,它被广泛用于解决不平衡数据的分类问题,然而,传统的随机欠采样方法受随机性影响,稳定性较差。提出一种改进的欠采样方法,并应用在支持向量机上进行分类对比实验。实验结果表明,相比传统随机欠采样方法,该方法的稳定性更好,且在许多情况下可以提高支持向量机对不平衡数据的分类性能。
关键词
支持向量机
不平衡数据
欠采样
稳定性
Keywords
support vector machine
imbalanced data
under-sampling
stability
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
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分类的改进欠采样方法
赵自翔
王广亮
李晓东
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012
16
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