【摘 要】
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分析了传统的支持向量分类机对不平衡数据集的影响,并提出了一种调整分离超平面偏移的方法—平均距离比MDR法.首先分别计算正、负类的支持向量到分离超平面距离的平均值,让这
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分析了传统的支持向量分类机对不平衡数据集的影响,并提出了一种调整分离超平面偏移的方法—平均距离比MDR法.首先分别计算正、负类的支持向量到分离超平面距离的平均值,让这个平均值之比等于两类样本数的反比,从而得到偏移b*的值.实验表明,对于不平衡数据集问题,该方法比标准SVM具有更好的效果.
The influence of traditional support vector classification machine on unbalanced dataset is analyzed and a method of adjusting the separation hyperplane offset-average distance ratio MDR method is proposed.Firstly, the positive and negative support vectors are separately calculated to the separation hyperplane The average value of the distance is equal to the inverse ratio of the two types of samples to obtain the value of the offset b * .The experiment shows that this method has better effect than the standard SVM for the unbalanced data set problem.
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