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基于样本分布不平衡的近似支持向量机
引用本文:陶晓燕,姬红兵,马志强.基于样本分布不平衡的近似支持向量机[J].计算机科学,2007,34(5):174-176.
作者姓名:陶晓燕  姬红兵  马志强
作者单位:1. 西安电子科技大学电子工程学院,西安,710071;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077
2. 西安电子科技大学电子工程学院,西安,710071
3. 空军工程大学电讯工程学院,西安,710077
摘    要:针对标准的近似支持向量机(PSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题,提出了一种新的PSVM算法-BPSVM,根据训练样本数量的不平衡对正负样本集分别分配了不同的惩罚因子,并将原始优化问题的惩罚因子由数值变更为一个对角阵,最后推导出了线性和非线性BPSVM的决策函数,实验结果表明:BPSVM的性能优于PSVM与SVM方法相比效率更高.

关 键 词:近似支持向量机  非平衡分布  平衡近似支持向量机

Proximal Support Vector Machines for Samples with Unbalanced Distribution
TAO Xiao-Yan,JI Hong-Bing,MA Zhi-Qiang.Proximal Support Vector Machines for Samples with Unbalanced Distribution[J].Computer Science,2007,34(5):174-176.
Authors:TAO Xiao-Yan  JI Hong-Bing  MA Zhi-Qiang
Abstract:For the problem of unbalanced data classification is not discussed in the standard Proximal Support Vector Machines,a new PSVM algorithm is presented,namely BPSVM.The different penalty factors are assigned to the positive and negative training sets according to the unbalanced population,and the penalty values are transformed into a diagonal matrix.Finally the decision functions for the linear and nonlinear PSVM are obtained.The experimental results show that the generalization of BPSVM could be better than PSVM,and comparable to SVM with higher efficiency.
Keywords:Proximal SVM(PSVM)  Unbalanced distribution  Balanced PSVM(BPSVM)
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