计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (6): 1618-1621.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.06.1618
收稿日期:
2013-11-18
修回日期:
2014-01-21
出版日期:
2014-06-01
发布日期:
2014-07-02
通讯作者:
陈静
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目
LIU Yan1,2,ZHONG Ping2,CHEN Jing2,SONG Xiaohua1,HE Yun1
Received:
2013-11-18
Revised:
2014-01-21
Online:
2014-06-01
Published:
2014-07-02
Contact:
CHEN Jing
摘要:
近似支持向量机(PSVM)在处理不平衡样本时,会过拟合样本点数较多的一类,低估样本点数较少的类的错分误差,从而导致整体样本的分类准确率下降。针对该问题,提出一种用于处理不平衡样本的改进的PSVM新算法。新算法不仅给正、负类样本赋予不同的惩罚因子,而且在约束条件中新增参数,使得分类面更具灵活性。该算法先对训练集训练获得最优参数,然后再对测试集进行训练获得分类超平面,最后输出分类结果。UCI数据库中9组数据集的实验结果表明:新算法提高了样本的分类准确率,在线性的情况下平均提高了2.19个百分点,在非线性的情况下平均提高了3.14个百分点,有效地提高了模型的泛化能力。
中图分类号:
刘艳 钟萍 陈静 宋晓华 何云. 用于处理不平衡样本的改进近似支持向量机新算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(6): 1618-1621.
LIU Yan ZHONG Ping CHEN Jing SONG Xiaohua HE Yun. Modified proximal support vector machine algorithm for dealing with unbalanced samples[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(6): 1618-1621.
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