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用于非平衡样本分类的近似支持向量机 被引量：1
1
作者 陶晓燕 姬红兵 董淑福 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期552-557,共6页
针对标准的近似支持向量机(PSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题,提出一种改进的 PSVM 算法(MPSVM).根据训练样本数量的不平衡对正负样本集分别分配不同的惩罚因子,并将原始优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵.最后推导出线性... 针对标准的近似支持向量机(PSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题,提出一种改进的 PSVM 算法(MPSVM).根据训练样本数量的不平衡对正负样本集分别分配不同的惩罚因子,并将原始优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵.最后推导出线性和非线性 MPSVM 的决策函数,并将其与 PSVM、非平衡的 SVM 的运算机理和性能进行比较.实验结果表明,MPSVM 的性能优于 PSVM,与非平衡 SVM 方法相比效率更高. 展开更多
关键词 近似支持向量机(PSVM) 非平衡分布 改进的近似支持向量机(MPSVM)
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