一种改进的SVM算法在决策分析中的应用

孙蕾; 温有奎

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决策支持系统是跨学科的综合体系,涉及机器学习理论.支持向量机是近几年发展起来的学习方法,它是利用最优分类面(线)将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开,而且要使两类的分类空隙最大.然而当两类中的样本数量差别悬殊时,支持向量机的分类能力会下降.为了解决此问题,本文提出了一种改进的支持向量机算法,在所开发的医学决策支持系统上的应用表明,此方法在解决两类样本数量十分不均衡问题时有着很强的分类能力,不失为一种有效的决策分析工具.

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来源
《情报理论与实践》 |2006年第6期|758-760|共3页
作者
孙蕾; 温有奎;
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作者单位

西安电子科技大学经济管理学院;

陕西;

710071;

西安电子科技大学经济管理学院;

陕西;

710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
决策支持系统; 机器学习; 支持向量机; 分类算法; 决策分析;

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