作者：邓曦辉; 赵丽支持向量机非平衡数据树形层次结构关键簇候选支持向量
摘要：针对支持向量机（support vector machine,SVM）无法对非平衡数据有效分类的问题,提出树形层次结构的非平衡SVM（imbalanced SVM method based on tree hierarchical structure,ISVM_TH）分类方法。通过衡量多数类样本与超平面之间的关系,有效区分不同类的重要性,提取关键簇,通过对关键簇进行逐层划分,构建更为合理的多数类样本树形层次结构,提取候选支持向量（candidate support vector,CSV）信息,参与SVM的训练过程,提高SVM对于非平衡数据的分类能力。实验结果表明,该方法能够有效改善SVM对于非平衡数据的分类性能,获得令人满意的泛化能力。
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