处理非平衡数据的粒度SVM学习算法

被引：25

作者：

郭虎升 ^{[1
]}

亓慧 ^{[1
,2
]}

王文剑 ^{[1
]}

机构：

[1] 山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

[2] 太原师范学院计算机系

来源：

关键词：

粒度支持向量机; 非平衡数据; 信息粒; 局部支持向量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对支持向量机对于非平衡数据不能进行有效分类的问题,提出一种粒度支持向量机学习算法。根据粒度计算思想对多数类样本进行粒划分并从中获取信息粒,以使数据趋于平衡。通过这些信息粒来寻找局部支持向量,并在这些局部支持向量和少数类样本上进行有效学习,使SVM在非平衡数据集上获得令人满意的泛化能力。

引用

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