最小二乘支持向量机的一种非均衡数据分类算法

被引：6

作者：

赵会

黄景涛

谈书才

机构：

[1] 河南科技大学电子信息工程学院

来源：

微电子学与计算机 | 2010年 / 27卷 / 04期

关键词：

最小二乘支持向量机; 非均衡数据分类; 稀疏性;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2010.04.009

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为了提高支持向量机的非平衡数据分类能力,分析了最小二乘支持向量机的本质特征,提出了一种基于中心距离比的非平衡数据分类算法,同时通过修剪边界样本,解决了最小二乘支持向量机缺失稀疏性的问题.在UCI标准数据集上进行的试验表明:该算法能够有效地提高支持向量机对非均衡分布数据的正确性,且该算法在不影响训练精度的前提下,可以得到稀疏解,算法的训练速度也有了一定的提高.

引用

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共 7 条

[1]

Least squares support vector machine classifiers [J].