【摘 要】
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传统的分类算法大都建立在平衡数据集的基础上,当样本数据不平衡时,这些学习算法的性能往往会明显下降。对于非平衡数据分类问题,提出了一种优化的支持向量机(SVM)集成分类器
【基金项目】
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江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(SJLX_0334);江苏省科技厅软科学项目(BR2012043)
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传统的分类算法大都建立在平衡数据集的基础上,当样本数据不平衡时,这些学习算法的性能往往会明显下降。对于非平衡数据分类问题,提出了一种优化的支持向量机(SVM)集成分类器模型,采用KSMOTE和Bootstrap对非平衡数据进行预处理,生成相应的SVM模型并用复合形算法优化模型参数,最后利用优化的参数并行生成SVM集成分类器模型,采用投票机制得到分类结果。对5组UCI标准数据集进行实验,结果表明采用优化的SVM集成分类器模型较SVM模型、优化的SVM模型等分类精度有了明显的提升,同时验证了不同的boot Num取值对分类器性能效果的影响。
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