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一种面向不平衡数据的结构化SVM集成分类器 总被引：1，自引：0，他引：1
为改进面向不平衡数据的SVM分类器性能,以结构化SVM为基础,提出一种基于代价敏感的结构化支持向量机集成分类器模型.该模型首先通过训练样本的聚类,得到隐含在数据中的结构信息,并对样本进行初始加权.运用AdaBoost策略对各样本的权重进行动态调整,适当增大少数类样本的权重,使小类中误分的样本代价增大,以此来改进不平衡数据的分类性能.实验结果表明,该算法可有效提高不平衡数据的分类性能. 相似文献
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“半监督学习”是利用已经标记好的训练样本和未标记的训练样本一起训练分类器.传统的半监督训练过程对噪声不作辨别,这种做法会因噪声的存在破坏分类器的训练过程,进而影响分类器的分类效果.针对该问题,提出了基于RSC模型和噪声去除的半监督训练方法,在样本训练过程中,使用RSC标签扩展的方法,并添加噪声去除环节.实验表明,该算法能有效降低半监督学习中噪声对分类器的影响,得到更加精确的分类边界,最终提高算法的性能和稳定性. 相似文献
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