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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>數(shù)字信號處理論文>一種用于非平衡數(shù)據(jù)的SVM學(xué)習(xí)算法

      一種用于非平衡數(shù)據(jù)的SVM學(xué)習(xí)算法

      2009-04-14 | rar | 95 | 次下載 | 5積分

      資料介紹

      在實際應(yīng)用中的分類數(shù)據(jù)往往是非平衡數(shù)據(jù)，少數(shù)類別的數(shù)據(jù)可能有很大的分類代價。分類性能不僅要考慮分類精度，同時要考慮分類代價。該文擴(kuò)展了支持向量機(jī)(SVM)學(xué)習(xí)方法，對于以高斯核為核函數(shù)時的少數(shù)類和多數(shù)類使用不同的懲罰參數(shù)C+, C-以獲得高敏感度的超平面，并提出利用遺傳算法對SVM的學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。給出一種新的評價函數(shù)，對分類結(jié)果的質(zhì)量進(jìn)行評價。實驗結(jié)果證明，算法對于非平衡數(shù)據(jù)的分類有較好的效果，對少數(shù)類樣本預(yù)測的準(zhǔn)確性較高。
      關(guān)鍵詞：支持向量機(jī)；非平衡數(shù)據(jù)；評價函數(shù)；學(xué)習(xí)參數(shù)優(yōu)化
      算法 平衡 SVM
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