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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2014年
12期
16-18
,共3页
支持向量机%不平衡样本%欠采样算法%分类
支持嚮量機%不平衡樣本%欠採樣算法%分類
지지향량궤%불평형양본%흠채양산법%분류
支持向量机在分类平衡样本集时的分类效果非常好，但是对不平衡样本集的分类效果并不理想。仔细分析样本集不平衡的原因，一是数量上的不平衡，二是样本点的空间重合。本文综合考虑数量和空间重合度这两点提出了改良式欠采样算法，降低样本集空间重合度和数量上的不平衡。通过仿真结果可以看出，本文的算法对不平衡样本集的分类效果较好。
支持嚮量機在分類平衡樣本集時的分類效果非常好，但是對不平衡樣本集的分類效果併不理想。仔細分析樣本集不平衡的原因，一是數量上的不平衡，二是樣本點的空間重閤。本文綜閤攷慮數量和空間重閤度這兩點提齣瞭改良式欠採樣算法，降低樣本集空間重閤度和數量上的不平衡。通過倣真結果可以看齣，本文的算法對不平衡樣本集的分類效果較好。
지지향량궤재분류평형양본집시적분류효과비상호，단시대불평형양본집적분류효과병불이상。자세분석양본집불평형적원인，일시수량상적불평형，이시양본점적공간중합。본문종합고필수량화공간중합도저량점제출료개량식흠채양산법，강저양본집공간중합도화수량상적불평형。통과방진결과가이간출，본문적산법대불평형양본집적분류효과교호。
