处理非平衡数据的粒度SVM学习算法

摘要：

针对支持向量机对于非平衡数据不能进行有效分类的问题,提出一种粒度支持向量机学习算法.根据粒度计算思想对多数类样本进行粒划分并从中获取信息粒,以使数据趋于平衡.通过这些信息粒来寻找局部支持向量,并在这些局部支持向量和少数类样本上进行有效学习,使SVM在非平衡数据集上获得令人满意的泛化能力.

关键词：粒度支持向量机、非平衡数据、信息粒、局部支持向量

所属期刊栏目：36

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60673095;国家"863"计划基金资助项目2007AA01Z165;教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目NCET-07-0525;教育部科学技术研究基金资助重点项目208021;山西省青年学术带头人支持计划基金

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：181-183