基于支持向量機的不平衡數據集分類算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、現代計算機技術的高速發(fā)展,使得在科學研究和社會生活的各個領域中積累了大量的數據,為將這些數據轉換成有用的信息和知識,數據挖掘技術應運而生并得以迅速發(fā)展。但是存在一類數據集稱為不平衡數據集,這種數據集中一類數據的數目遠遠大于另一類數據的數目,而且往往少數類提供的信息更加重要,所以不平衡數據集的分類問題成為現在數據挖掘領域研究的一個熱點。支持向量機是一種建立在統(tǒng)計學習理論基礎上的分類方法,具有堅實的理論基礎,對于普通數據集有比其他分類算法好

2、的分類效果,但是對于不平衡數據集的分類效果并不是很好。
　　 本文的研究內容首先從不平衡數據集的特點入手,提出基于聚簇的下采樣方法,通過分析得到支持向量機在不平衡數據集分類時失效的原因,采用提出的下采樣方法,對多數類的支持向量進行下采樣,目的是刪除一部分多數類樣本,以降低多數類與少數類的不平衡程度,然后利用不同類懲罰支持向量機對新樣本集進行訓練,達到提高分類精度的目的。
　　 現今流行的處理不平衡數據集分類的方法之一是代

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