|
1.
局部关注支持向量机算法
周于皓, 张红玲, 李芳菲, 祁鹏
计算机应用
2018, 38 (4):
945-948.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092228
针对训练数据集的不均衡性这一问题,结合采样方法和集成方法,提出一种集成支持向量机分类算法。该算法首先对不均衡的训练集进行非监督聚类;然后依靠其底层的局部关注支持向量机进行数据集局部划分,以精确把控数据集间的局部特征;最后通过顶层支持向量机进行分类预测。在UCI数据集上的评测结果显示,该算法与当前流行的算法(如基于采样的核化少数类过采样技术(K-SMOTE)、基于集成的梯度提升决策树(GTB)和代价敏感集成算法(AdaCost)等)相比,分类效果有明显提升,能在一定程度上解决数据集的不均衡问题。
参考文献 |
相关文章 |
多维度评价
|
|