【摘 要】
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针对传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法有效处理非平衡分类的问题,提出一种基于增量学习的非平衡SVM分类方法(Imbalanced SVM Based on Incremental Learning,
【机 构】
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长治学院沁县师范分院,山西大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503229);山西省自然科学基金资助项目(2015021096);山西省高等学校科技创新项目(2015110)
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针对传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法有效处理非平衡分类的问题,提出一种基于增量学习的非平衡SVM分类方法(Imbalanced SVM Based on Incremental Learning,ISVM_IL)。该方法首先提取多数类样本中的部分样本,与少数类样本合并参与训练得到初始分类器,然后根据分类器与其他样本的关系,选择距离分类器最近的样本作为增量样本加入训练集参与训练,从而减小实际参与训练的负类数据规模,提高非平衡分类的性能。实验结果表明,本文提出的ISVM_IL方法可以有效提高非平衡分类中重要的少数类样本的分类性能。
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