一种改进的支持向量分类方法及其应用

• 作者: 刘广利 沈翠华 邓乃扬
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 信用评估 最近邻
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 153-154
• 页数: 2页
• 分类号: TP311
• 字数: 2240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.08.057

摘要

提出了一种改进的支持向量分类方法--NN-SVM-KNN.用最近邻((NN)对训练集进行修剪,用支持向量机(SVM)进行分类,同时在分类过程中,判断待识样本是否落在间隔之外,若是直接用SVM分类,否则,用所有的支持向量作为训练集,进行K近邻分类.并把这种方法应用到个人信用评估中,和其它信用评估方法比较,得到了比较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓乃扬	中国农业大学信息与电气工程学院	33	410	11.0	19.0
2	刘广利	中国农业大学信息与电气工程学院	17	366	10.0	17.0
3	沈翠华	中国农业大学信息与电气工程学院	5	133	4.0	5.0