基于密度敏感最大软间隔SVDD不均衡数据分类算法

• 作者: 刘艳超 常瑞 李晨曦 沈微 王若彤 陶新民
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量域数据描述 不均衡数据 相对密度
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2725-2732
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.11.20

摘要

为了提高传统支持向量域描述(C-SV DD)算法处理不均衡数据集的分类能力,提出一种基于密度敏感最大软间隔支持向量域描述(DSMSM-SVDD)算法.该算法通过对多数类样本引入相对密度来体现训练样本原始空间分布对求解最优分类界面的影响,通过在目标函数中增加最大软间隔正则项,使C-SVDD的分类边界向少数类偏移,进而提高算法分类性能.算法首先对每个多数类样本计算相对密度来反映样本的重要性,然后将训练样本输入到DSMSM-SVDD中实现数据分类.实验部分,讨论了算法参数间的关系及其对算法分类性能的影响,给出算法参数取值建议.最后通过与C-SVDD的对比实验,表明本文建议的算法在不均衡数据情况下的分类性能优于C-SVDD算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈微	东北林业大学工程技术学院	31	184	7.0	12.0
2	陶新民	东北林业大学工程技术学院	15	16	3.0	3.0
3	常瑞	东北林业大学工程技术学院	6	8	2.0	2.0
4	李晨曦	东北林业大学工程技术学院	5	1	1.0	1.0
5	王若彤	东北林业大学工程技术学院	5	5	1.0	2.0
6	刘艳超	东北林业大学工程技术学院	6	4	1.0	1.0