一种提高非平衡数据集PSVM分类精度的方法

• 作者: 曾凡仔 裘正定
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 邻近支撑向量机 拟牛顿算法 非平衡数据集分类 错分样本
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 124-127
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 2727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2004.02.024

摘要

邻近支撑向量机(PSVM)是一种比较快捷分类器,然而当它用于非平衡样本集时,PSVM过拟合样本点数较多的一类,而低估样本点数较少的错分误差,因此导致了PSVM比较低的整体分类性能.为此,提出了一种改进算法,算法通过在求解分类平面时,只考虑错分样本造成误差,同时根据两类的错分样本数自适应的惩罚或奖励错分误差来消除两类样本点数差对整体分类性能的影响.实验结果验证了本文提出的改进算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾凡仔	北京交通大学信息科学研究所	5	51	4.0	5.0
2	裘正定	北京交通大学信息科学研究所	90	1146	16.0	30.0