不平衡数据知识挖掘:类分布对支持向量机分类的影响

• 作者: 宋执环 李平 郑恩辉
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 不平衡数据 有偏分类器 支持向量机
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 703-708
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2005.06.013

摘要

基于标准支持向量机及其启发,提出并证明支持向量数(率)和边界支持向量数(率)的界,并分别推广到正例类和反例类.在此基础上,证明正例的分类精度依概率小于反例的分类精度.虚拟数据仿真和Benchmark数据仿真表明本文所提方法的有效性和结论的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	260	3720	30.0	50.0
2	郑恩辉	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	4	146	4.0	4.0
3	宋执环	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	140	1808	23.0	36.0