【摘 要】
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在单类支持向量数据描述算法的基础上,提出了一种基于局部支持向量数据描述的稀有类分析算法:LSVDD,能够处理存在类重叠的类不平衡问题.该算法利用支持向量数据描述算法对各
【机 构】
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北京航空航天大学 经济管理学院,中国石油大学 工商管理学院,
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在单类支持向量数据描述算法的基础上,提出了一种基于局部支持向量数据描述的稀有类分析算法:LSVDD,能够处理存在类重叠的类不平衡问题.该算法利用支持向量数据描述算法对各类样本分别进行单类学习,从而获得单类模型:然后对单类模型的概念重叠区域使用属性选择进一步进行局部单类学习,最后得到综合分类模型.在仿真数据集和UCI数据集上的实验结果表明,LSVDD能够有效和稳定地提高稀有类分析精度.
Based on the single-class support vector data description algorithm, this paper proposes a rare class analysis algorithm based on local support vector data description: LSVDD, which can handle class imbalances with overlapping classes. This algorithm uses support vector data description algorithm Then the single-class model was obtained by using the single-class learning for all kinds of samples respectively: Then, the single-class model was selected by using the attribute selection to further study the local single-class learning, finally the comprehensive classification model was obtained.In the simulation dataset and UCI dataset Experimental results show that LSVDD can effectively and steadily improve the precision of rare class analysis.
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