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一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM 分类方法研究

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本文提出一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡问题的分类方法。通过对由高斯径向基核函数确定的优化超平面和支持向量进行分析,利用保角影射,基于黎曼度量对原有的核函数进行修改,由修改后的核重新训练支持向量机进行分类,从而解决传统支持向量机的"有偏性"。实验结果表明,这种方法能在保证整体准确率较高的前提下,有效提高样本数较少类别的分类准确率。

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来源
《第26届中国控制会议》|2007年|554-557|共4页
会议地点湖南张家界
作者
周绮凤; 林成德; 罗林开; 彭洪;
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作者单位

中国自动化学会;

中南大学;

湖南省自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
类不平衡分类; 支持向量机; 核函数; 黎曼度量; 分类方法; 训练样本;

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