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电子发烧友网>电子资料下载>电子论文>数字信号处理论文>一种用于非平衡数据的SVM学习算法

一种用于非平衡数据的SVM学习算法

2009-04-14 | rar | 95 | 次下载 | 免费

资料介绍

在实际应用中的分类数据往往是非平衡数据,少数类别的数据可能有很大的分类代价。分类性能不仅要考虑分类精度,同时要考虑分类代价。该文扩展了支持向量机(SVM)学习方法,对于以高斯核为核函数时的少数类和多数类使用不同的惩罚参数C+, C-以获得高敏感度的超平面,并提出利用遗传算法对SVM的学习参数进行优化调整。给出一种新的评价函数,对分类结果的质量进行评价。实验结果证明,算法对于非平衡数据的分类有较好的效果,对少数类样本预测的准确性较高。
关键词:支持向量机;非平衡数据;评价函数;学习参数优化
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