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| 用于非平衡样本分类的近似支持向量机 | |
| 引用本文： | 陶晓燕,姬红兵,董淑福.用于非平衡样本分类的近似支持向量机[J].模式识别与人工智能,2007,20(4). |
| 作者姓名： | 陶晓燕 姬红兵 董淑福 |
| 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,提出一种改进的PSVM算法(MPSVM).根据训练样本数量的不平衡对正负样本集分别分配不同的惩罚因子,并将原始优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵.最后推导出线性和非线性MPSVM的决策函数,并将其与PSVM、非平衡的SVM的运算机理和性能进行比较.实验结果表明,MPSVM的性能优于PSVM,与非平衡SVM方法相比效率更高. |
| 关 键 词： | 近似支持向量机(PSVM) 非平衡分布 改进的近似支持向量机(MPSVM) |
Proximal Support Vector Machines for Samples with Unbalanced Classification |
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| TAO Xiao-Yan,JI Hong-Bing,Dong Shu-Fu.Proximal Support Vector Machines for Samples with Unbalanced Classification[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2007,20(4). | |
| Authors: | TAO Xiao-Yan JI Hong-Bing Dong Shu-Fu |
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