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- 不平衡数据集中分类超平面参数优化方法被引量：1
- 2018年
- 对不平衡数据集SVM分类存在着分类结果偏向多数类的情况,使得分类结果中少数类的F1-Measure值偏低.本文提出一种不改变样本集合的样本数,并结合样本点总数,分类过程中的支持向量个数,少数类和多数类的准确率,生成权重值对分类超平面参数b进行优化,以此提高少数类样本点分类准确率的方法,并通过实验证明该方法的有效性.
- 严晓明
- 关键词：不平衡数据集分类准确率
- 基于伪分类超平面的线性可分几何判定方法及应用
- 2014年
- 针对模式分类中线性可分的问题,文中将模式看作是欧氏空间中的点,研究欧氏空间中点与面的关系等解析几何性质,在一般的分类超平面概念上定义伪分类超平面.根据线性可分等价性,在需降维时进行空间映射.研究根据数据寻找伪分类超平面,给出几何意义明显的线性可分判断方法,在该方法的基础上给出一种分类复杂度的度量方法.实验结果表明,该方法较好地体现数据的分类复杂度.
- 张银川韩立新曾晓勤
- 关键词：空间映射
- 基于分类超平面的非线性集成学习机被引量：2
- 2013年
- 针对支持向量机面临的大规模数据分类问题,提出基于分类超平面的非线性集成学习机NALM。该方法借鉴管理学中协同管理的思想,将大规模数据分成规模较小的子集,然后分别在子集上运行分类超平面算法,最后将各子集上的分类结果进行非线性集成得到最终的分类结果。该方法不仅继承了分类超平面的优点,而且还将分类超平面的适用范围从小规模数据扩展到中大规模数据,从线性空间推广到Hilbert核空间。若干数据集上的实验表明:NALM能以较少的支持向量来解决大规模样本分类问题。
- 刘忠宝赵文娟师智斌
- 关键词：支持向量机分类超平面大规模数据
- 基于中间分类超平面的SVM入侵检测被引量：3
- 2011年
- 在网络入侵检测中,大规模数据集会导致支持向量机(SVM)方法训练时间长、检测速度慢。针对该问题,提出一种基于中间分类超平面的SVM入侵检测方法。通过对正常和攻击样本的聚类分析,定义聚类簇中心的边界面接近度因子,实现对标准SVM二次式的改进;用簇中心对其训练,获取一个接近最优超平面的中间分类超平面;确定距离阈值,以选取潜在支持向量,实现训练样本的缩减。在KDDCUP1999数据集上进行实验,结果表明,与聚类支持向量机方法相比,该方法能简化训练样本,提高SVM的训练和检测速度。
- 牟琦毕孝儒龚尚福厍向阳
- 关键词：支持向量机入侵检测
- 一种调整分类超平面偏移的方法—平均距离比MDR法
- 2010年
- 分析了传统的支持向量分类机对不平衡数据集的影响,并提出了一种调整分离超平面偏移的方法—平均距离比MDR法.首先分别计算正、负类的支持向量到分离超平面距离的平均值,让这个平均值之比等于两类样本数的反比,从而得到偏移b*的值.实验表明,对于不平衡数据集问题,该方法比标准SVM具有更好的效果.
- 刘维会贺国平
- 关键词：不平衡数据集支持向量机分离超平面
- 基于优化的分类超平面支持向量算法研究
- 传统机器学习的方法是以假设样本集趋于无限为前提的,但实际问题中样本集都是有限的。Vapnik等人针对小样本提出了统计学习理论(Statistical Learning Theory,SLT),支持向量机(Support ...
- 徐健
- 关键词：医学图像处理大规模数据集代数方法
- 文献传递
- 最优分类超平面的几何意义被引量：1
- 2005年
- 在回顾支持向量机方法的基础上,从数学上严格地证明了特征空间上最优分类超平面的几何意义。
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- 关键词：支持向量机支持向量最优分类超平面
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