用于处理不平衡样本的改进近似支持向量机新算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：gloria2

【摘要】

：

近似支持向量机(PSVM)在处理不平衡样本时,会过拟合样本点数较多的一类,低估样本点数较少的类的错分误差,从而导致整体样本的分类准确率下降。针对该问题,提出一种用于处理不平衡样本的改进的PSVM新算法。新算法不仅给正、负类样本赋予不同的惩罚因子,而且在约束条件中新增参数,使得分类面更具灵活性。该算法先对训练集训练获得最优参数,然后再对测试集进行训练获得分类超平面,最后输出分类结果。UCI数据库中9

【作者】

：

刘艳钟萍陈静宋晓华何云

【机构】

：

中国农业大学理学院.北京100083,燕京理工学院机电学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2014年06期

【关键词】

：

近似支持向量机不平衡样本参数惩罚因子模型改进 Proximal Support Vector Machine （PSVM） unbalanced sa

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