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摘要:
传统分类算法隐含的假设(每个样本的误差都具有相同的代价,且接受每个样本的分类结果)并不适用于医疗诊断、故障诊断、欺诈检测等领域的实际需求.在定义拒识代价的基础上,本文提出一种嵌入非对称误分类代价和非对称拒识代价的二元分类算法(CSVM-CMC2RC),包括以下4个步骤:学习代价敏感支持向量机、估计每个样本的后验概率、计算每个样本的分类可靠性、确定每类样本的最优拒识阈值.基于标准数据集的试验研究表明,CSVM-CMC2RC能有效地降低误分类率和平均代价,提高分类结果的可靠性.
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文献信息
篇名 嵌入误分类代价和拒识代价的二元分类算法
来源期刊 广西师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 非对称误分类代价 非对称拒识代价 代价敏感支持向量机
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 104-108
页数 分类号 TP18
字数 3245字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-6600.2010.03.023
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 郑恩辉 中国计量学院机电工程学院 38 217 8.0 13.0
2 范玉刚 昆明理工大学信息工程与自动化学院 48 210 8.0 12.0
3 邹超 中国计量学院机电工程学院 4 23 3.0 4.0
4 任玉玲 2 11 2.0 2.0
5 张英 2 15 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
非对称误分类代价
非对称拒识代价
代价敏感支持向量机
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
广西师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-6600
45-1067/N
大16开
桂林市育才路15号
48-54
1957
chi
出版文献量(篇)
3550
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1
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