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不平衡极速支持向量机
发布时间:2019-11-19浏览次数:27返回列表

周旭

(河北农业大学基础课部)

摘要:针对极速支持向量机(ESVM)没有考虑到样本分布不平衡的问题提出一种不平衡极速支持向量机的算法。该方法有效地改进了极速支持向量机对不平衡数据的分类,提高了极速支持向量机的泛化能力。

关键词:不平衡数据;极速支持向量机;投影

基金项目:河北农业大学渤海校区师生协同创新项目:师生共建渤海校区数学建模(项目编号:bhxt0514);河北农业大学第九批教学研究项目:将数学建模思想引入到渤海校区高等数学教学中的教学改革(项目编号:2015YB02)。

算法步骤:步骤一:利用类中心求出超平面的初步法向量。步骤二:计算每个样例到法向量上的投影值。步骤三:确定出惩罚因子。步骤四:构造不平衡极速支持向量机UESVM,用(19)式对新来的样本数据进行预测。

结论:针对极速支持向量机对不平衡数据分类敏感的问题,提出了一种基于方差的不平衡极速支持向量机。这种算法不仅考虑到了数据集分布的疏散程度还考虑到了正负两类数据集在样本数量上的差异性。在确定正负类的惩罚因子时,主要依据样本在法向量的投影值和样本数量的因素。这样就能够有效地减少由于样本的不[来自www.lW5u.com]平衡给分类器带来的偏差,并且能够更大限度地保证分类精度。

参考文献:

[1] 陶晓燕;姬红兵;马志强.基于样本分布不平衡的近似支持向量机[J].计算机科学,2007,34 卷,5 期

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