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摘要:
将一种改进的邻域算法应用于不均衡样本集中,由于改进的邻域算法未考虑不均衡样本集的问题从而导致后续的支持向量机训练耗费和泛化性能受影响,把后验概率的思想加入改进的邻域算法中,并由实验数据说明了该方法对不均衡样本集的有效性.
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文献信息
篇名 改进的不均衡样本集支持向量机预处理方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 支持向量机(SVM) 邻域算法 后验概率 VC维
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 36-37,40
页数 分类号 TP183
字数 2975字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.10.012
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 邓伟 苏州大学计算机科学与技术学院 73 313 9.0 12.0
2 何渊淘 苏州大学计算机科学与技术学院 3 19 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机(SVM)
邻域算法
后验概率
VC维
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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