加权最大夹角间隔核心集向量机的不平衡数据分类

• 作者: 李黎敏 鲁淑霞
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 最大夹角间隔 核心集 核心集向量机 最小包络球 不平衡数据 权重
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.2.2013.376

摘要

为了处理大规模数据和不平衡数据分类问题，提出了一种新的分类方法，利用基于最大夹角间隔的核心集向量机算法实现对大样本数据的分类；针对不平衡数据分类问题，通过对不同的样本给予不同的权重，来提高算法的分类性能。加权最大夹角间隔核心集向量机方法不仅能够有效地解决不平衡数据的分类问题，而且能够实现对大样本数据的快速训练。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁淑霞	河北大学数学与计算机学院	20	52	4.0	6.0
2	李黎敏	河北大学数学与计算机学院	1	3	1.0	1.0