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题名	面向非平衡数据分类的支持向量机改进算法研究; The improvement research of support vector machine on imbalance data
作者	黎芳
答辩日期	2012 ; 2012
导师	米红
关键词	不平衡数据集 聚类算法支 支持向量机 imbalanced data sets clustering algorithm support vector machine
英文摘要	在现实世界的分类问题中，关于研究对象的数据往往是类不平衡的，即不同类别的样本数目有很大差异，在不平衡数据集中，某些类别在数量处于劣势（简称“小类”），甚至被其他类别（简称“大类”）“淹没”，而已有的绝大部分分类算法并不显式地考虑类不平衡问题，导致小类的分类精确性较差，因此在处理不平衡数据上分类效果不理想，往往将小类样本错分为大类，不能达到分类的目的。 一般认为，支持向量机被认为是处理不平衡问题的较理想工具，因为支持向量机的决策过程仅仅受少量的支持向量影响，与其它样本无关，因此受类不平衡的影响有限。本文通过支持向量机、随机森林和线性判别等分类算法的对比实验表明，支持向量机在处理非平衡数据集时并...; The data of the study object is often imbalanced in the real world classification problems. The numbers of the samples are varied widely from different types. In the imbalanced data set, certain categories are in disadvantage for the small number (referred to as “minority class”), even “drowned” in other categories (referred to as “majority class”). However, previous research didn’t take into acco...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院自动化系_模式识别与智能系统; 学号：23220091152891
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=36280
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/50832]
专题	信息技术－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	黎芳. 面向非平衡数据分类的支持向量机改进算法研究, The improvement research of support vector machine on imbalance data[D]. 2012, 2012.

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