适用于不平衡数据集的局部支持向量机

• 作者: 浩庆波 牟少敏 王秀美
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡数据集 聚类 局部支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（z1）
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2014.z.031

摘要

不平衡数据集广泛存在于入侵检测、医疗诊断等领域，研究不平衡数据集的分类问题具有极其重要的应用价值。不平衡数据集分类中，具有重要价值的正类分类存在误差较大的问题。为解决这个问题，本文将聚类算法与局部支持向量机进行融合，提出了一种解决不平衡数据集分类的思路。为验证本文提出算法的有效性，本文使用UCI国际标准数据库进行实验验证，实验结果表明，本文算法能够有效提高不平衡数据集的分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牟少敏	山东农业大学信息科学与工程学院	44	376	11.0	18.0
5	王秀美	山东农业大学信息科学与工程学院	4	12	2.0	3.0
6	浩庆波	山东农业大学信息科学与工程学院	6	53	3.0	6.0