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首页 > 过刊浏览>2006年第21卷第4期 >473-476
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代价敏感支持向量机
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浙江大学工业控制技术研究所 杭州 310027

作者简介:

郑恩辉

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中图分类号:

TP18

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    摘要:

    以分类精度为目标的传统分类算法通常假定:每个样本的误分类具有同样的代价且每类样本数大致相等.但现实数据挖掘中该假定不成立时,这些算法的直接应用不能取得理想的分类和预测.针对此缺隙,并基于标准的SVM,通过在SVM的设计中集成样本的不同误分类代价,提出代价敏感支持向量机(CS-SVM)的设计方法.实验结果表明CS-SVM是有效的.

    Abstract:

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引用本文

郑恩辉; 李平; 宋执环.代价敏感支持向量机[J].控制与决策,2006,21(4):473-476

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  • 收稿日期:2005-02-02
  • 最后修改日期:2005-04-25
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  • 在线发布日期: 2006-04-20
  • 出版日期:
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