一种改进的SVM算法在决策分析中的应用

发布时间：2019-03-10 18:21

【摘要】：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。
[Abstract]:Decision support system (DSS) is an interdisciplinary comprehensive system involving machine learning theory. Support vector machine (SVM) is a learning method developed in recent years. It uses the optimal classification surface (line) to separate the two classes of samples without error in the feature space or input space, and to maximize the classification gap between the two classes. However, when the number of samples in the two classes is very different, the classification ability of SVM will decrease. In order to solve this problem, an improved support vector machine algorithm is proposed in this paper. The application of this algorithm in the developed medical decision support system shows that this method has a strong classification ability in solving the problem of two kinds of samples being very unbalanced. It is an effective decision analysis tool.
【作者单位】： 西安电子科技大学经济管理学院 西安电子科技大学经济管理学院
【基金】：国家自然科学基金资助项目,项目编号:70373046
【分类号】：C934

【共引文献】

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本文编号：2437879