一种面向不平衡数据的结构化SVM集成算法

袁兴梅; 杨明

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不平衡数据在实际应用中广泛存在,如何处理不平衡数据成为目前一个新的研究热点.鉴于最大间隔思想在很多分类问题中的优越性,将最大间隔思想引入到非平衡分类问题中,使用SVM的方法取得了很好的分类性能.本文在利用类间分布信息的同时,加上类内结构信息,使用结构化的SVM作为基分类器,进行分类集成.实验表明该方法可对不平衡数据进行有效的分类.

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来源
《南京师大学报：自然科学版》 |2010年第4期|123-127|共6页
作者
袁兴梅; 杨明;
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作者单位

南京师范大学计算机科学与技术学院;

江苏省信息安全保密技术工程研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
不平衡数据; 结构化; 支持向量机; 集成学习;

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