【摘 要】
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针对不平衡数据分类问题,提出了基于Smote与核函数修改相结合的算法。首先用Smote方法处理数据,降低不平衡度;然后以黎曼几何为依据,利用保角变换,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力;最后用修改后的支持向量机对新的数据进行处理。实验结果表明,这种方法能在保持整体正确率的前提下有效地提高少数类样本的分类准确率。
【机 构】
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江南大学通信与控制工程学院,山东建筑大学信电学院
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针对不平衡数据分类问题,提出了基于Smote与核函数修改相结合的算法。首先用Smote方法处理数据,降低不平衡度;然后以黎曼几何为依据,利用保角变换,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力;最后用修改后的支持向量机对新的数据进行处理。实验结果表明,这种方法能在保持整体正确率的前提下有效地提高少数类样本的分类准确率。
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