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摘要:
分析了数量不对称的样本在允许训练误差的支持向量机训练时产生的最优分界面偏移的问题,认为支持向量机的最优分界面位置取决于间隔(margin)区域中正反例样本数量的比例,而不是传统加权支持向量机所采用的全部正反例样本的数量比.对间隔区域中正反例数量不对称的两类样本采用同样的折衷因子将导致最优分界面向间隔区域中样本较少的类别方向偏移.提出了将折中因子与间隔区域中样本的数量比例联系起来的加权支持向量机,并提出了一种在核函数特征空间估计间隔区域样本数量的方法.试验证明该方法可以提高加权支持向量机的分类性能.
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文献信息
篇名 基于间隔区域样本数量的加权支持向量机
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 支持向量机 不对称样本 间隔区域 最优分界面偏移 核函数特征空间
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 31-33
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 3546字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.06.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄上腾 上海交通大学计算机系 43 600 13.0 23.0
2 王晔 上海交通大学计算机系 27 103 7.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
不对称样本
间隔区域
最优分界面偏移
核函数特征空间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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53
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