一种面向不平衡数据的结构化SVM集成算法

来源 :南京师大学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：peilimin1989

【摘要】

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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

【作者】

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袁兴梅杨明

【机构】

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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

【出处】

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南京师大学报(自然科学版)

【发表日期】

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2010年4期

【关键词】

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不平衡数据结构化支持向量机集成学习 imbalanced data structure SVM ensemble learning

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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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