代价敏感的直推式支持向量机算法

• 作者: 张燕 杜红乐
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 直推式支持向量机 代价敏感 不均衡数据集
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 数学与信息科学
• 页码范围: 1227-1231
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

针对不均衡数据集下分类超平面偏移导致直推式支持向量机样本标记准确率低的问题,结合动态代价和TSVM算法,提出一种代价敏感的TSVM算法,该算法依据类样本的空间分布信息计算类错分代价,利用KKT条件选择对当前分类超平面有影响的样本加入下一轮迭代,该算法可以提高初始分类器的分类性能,减少错误的传递和累积,从而提高标注准确率,增强最后分类器的泛化性能.最后在UCI数据集上的实验结果表明该算法在不均衡数据集下的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜红乐	商洛学院数学与计算机应用学院	32	111	7.0	9.0
2	张燕	商洛学院数学与计算机应用学院	33	104	6.0	8.0