基于代价敏感思想和自适应增强集成的SVM多分类算法

摘要：

针对数据识别分类在传统的支持向量机(SVM)个体分类器上正确识别率不理想的问题,提出一种基于代价敏感思想(cost-sensitive)和自适应增强(AdaBoost)的SVM集成数据分类算法(CAB-SVM).在自适应增强算法每次迭代训练SVM弱分类器之前,根据样本总数设置初始样本权值,并抽取样本组成临时训练集训练SVM弱分类器.其中在权重迭代更新阶段,赋予被分错样本更高的误分代价,使得被分错样本权重增加更快,有效地减少了算法迭代次数.同时,算法迭代过程极大地优化了个体分类器的识别鲁棒性能,使得提出的CAB-SVM算法获得了更优越的数据分类性能.利用UCI数据样本集的实验结果表明CAB-SVM分类算法的正确识别率高于SVM和SVME算法.

关键词：支持向量机、自适应增强算法、代价敏感思想、数据识别分类

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;陕西省自然科学基金

在线出版日期：2023-10-25（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：1-3