一种面向不平衡数据的结构化SVM集成算法

• 作者: 杨明 袁兴梅
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡数据 结构化 支持向量机 集成学习
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 123-127,133
• 分类号: TP181
• 字数: 4388字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2010.04.025

摘要

不平衡数据在实际应用中广泛存在,如何处理不平衡数据成为目前一个新的研究热点.鉴于最大间隔思想在很多分类问题中的优越性,将最大间隔思想引入到非平衡分类问题中,使用SVM的方法取得了很好的分类性能.本文在利用类间分布信息的同时,加上类内结构信息,使用结构化的SVM作为基分类器,进行分类集成.实验表明该方法可对不平衡数据进行有效的分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁兴梅	南京师范大学计算机科学与技术学院	2	40	2.0	2.0
2	杨明		4	79	3.0	4.0