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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>數字信號處理論文>一種用于非平衡數據的SVM學習算法

一種用于非平衡數據的SVM學習算法

2009-04-14 | rar | 95 | 次下載 | 5積分

資料介紹

在實際應用中的分類數據往往是非平衡數據,少數類別的數據可能有很大的分類代價。分類性能不僅要考慮分類精度,同時要考慮分類代價。該文擴展了支持向量機(SVM)學習方法,對于以高斯核為核函數時的少數類和多數類使用不同的懲罰參數C+, C-以獲得高敏感度的超平面,并提出利用遺傳算法對SVM的學習參數進行優化調整。給出一種新的評價函數,對分類結果的質量進行評價。實驗結果證明,算法對于非平衡數據的分類有較好的效果,對少數類樣本預測的準確性較高。
關鍵詞:支持向量機;非平衡數據;評價函數;學習參數優化
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