A Hybrid PSO-FSVM Model and Its Application to Imbalanced Classification of Mammograms

机译：混合PSO-FSVM模型及其在乳腺X线照片不平衡分类中的应用

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In this work, a hybrid model comprising Particle Swarm Optimization (PSO) and the Fuzzy Support Vector Machine (FSVM) for tackling imbalanced classification problems is proposed. A PSO algorithm, guided by the G-mean measure, is used to optimize the FSVM parameters in imbalanced classification problems. The hybrid PSO-FSVM model is evaluated using a mammogram mass classification problem. The experimental results are analyzed and compared with those from other methods. The outcomes positively demonstrate that the proposed PSO-FSVM model is able to achieve comparable, if not better, results for imbalanced data classification problems.

机译：在这项工作中，提出了一种混合模型，该模型包括用于解决不平衡分类问题的粒子群优化（PSO）和模糊支持向量机（FSVM）。在G-mean度量的指导下，采用PSO算法对不平衡分类问题中的FSVM参数进行了优化。使用乳房X线照片质量分类问题评估混合PSO-FSVM模型。对实验结果进行了分析，并与其他方法进行了比较。结果肯定地表明，对于不平衡的数据分类问题，所提出的PSO-FSVM模型能够获得可比较的结果，即使不是更好的结果。

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来源
《Asian conference on intelligent information and database systems》|2013年|275-284|共10页
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作者
Hussein Samma; Chee Peng Lim; Umi Kalthum Ngah;
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