针对非平衡多分类问题SVM算法的优化研究与应用

• 作者: 任冷 周维民
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 多分类 数据关系 非平衡样本集 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（2Z）
• 页码范围: 218-220
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13

摘要

该文针对非平衡数据多分类算法进行研究,传统的分类器在处理非平衡数据多分类时往往直接将二分类问题的算法直接扩展到多分类问题上,忽视数据之间的关系,本文主要基于数据关系对SVM算法改进研究,提出一种基于空间扩展的SVM算法,优化分类器组,提高少类样本数据分类精度。最后通过数据集验证改进后算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周维民	上海大学机电工程与自动化学院	10	25	3.0	4.0
2	任冷	上海大学机电工程与自动化学院	3	4	1.0	2.0