改进SVM-KNN的不平衡数据分类

发布时间：2017-10-01 12:13

  本文关键词：改进SVM-KNN的不平衡数据分类

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【摘要】：针对支持向量机(SVM)在超平面附近进行不平衡数据(imbalanced datasets)分类的不准确性,提出了一种改进SVM-KNN算法,该算法在分类阶段计算测试样本与最优超平面的距离,如果距离差大于给定阈值可直接应用支持向量机分类;如果距离差小于给定阈值,则将所有支持向量都作为测试样本的近邻样本,进行KNN分类。通过对UCI数据集的大量实验表明,该算法在少数类样本的识别率和分类器的整体性能上有明显改善。
【作者单位】： 西安建筑科技大学信息与控制工程学院;中国农业科学院植物保护研究所;
【关键词】： 支持向量机 K近邻法 不平衡数据集
【基金】：国家自然科学基金(No.31170393) 陕西省自然科学基金(No.2012JM8023) 陕西省教育厅自然科学基金专项(No.12JK0726)
【分类号】：TP181
【正文快照】： 1引言器学习的理论框架,同时也发展了一种模式识别方法:不平衡数据分类问题是指数据样本中某些类的数支持向量机(Support Vector Machine,SVM),它既有严量远远小于其他类时的分类研究。其中,数目较多的类格的理论基础,又能较好地解决小样本、非线性、高维数被称为多数类[1];数

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本文编号：953379