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SVM最初源于两类分类问题,对小样本问题具有良好的学习能力和泛化能力。但应用到数据分布极不平衡的信息识别问题中时,对"正例"的识别效果并不明显。鉴于此,将FCM-SVM组合方法应用到不平衡信息识别这一特殊的机器学习问题中,实现了对有限、不平衡样本数据的识别。实证分析证明这种方法在是十分有效的。
FCM-SVM组合方法在不平衡信息识别中的应用
【摘 要】
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SVM最初源于两类分类问题,对小样本问题具有良好的学习能力和泛化能力。但应用到数据分布极不平衡的信息识别问题中时,对"正例"的识别效果并不明显。鉴于此,将FCM-SVM组合方法应用到不平衡信息识别这一特殊的机器学习问题中,实现了对有限、不平衡样本数据的识别。实证分析证明这种方法在是十分有效的。
【机 构】
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哈尔滨工程大学经济管理学院
【出 处】
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情报杂志
【发表日期】
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2008年12期
【基金项目】
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国防科工委国防科技工业技术基础课题（编号：Z1920078002）.
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