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改进的MDSMOTE与FC-SVM在不平衡数据集分类中的应用

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【作者】 温雪岩赵丽影徐克生陆光

【Author】 WEN Xue-yan;ZHAO Li-ying;XU Ke-sheng;LU Guang;School of Information and Computer Engineering,Northeast Forestry University;State Forestry Administration,Harbin Forestry Machinery Research Institute;

【通讯作者】 赵丽影;

【机构】 东北林业大学信息与计算机工程学院国家林业局哈尔滨林业机械研究所

【摘要】 针对于MDSMOTE算法在生成部分新样本时没有将错分样本纳入其中的问题,将对错分样本修正的方法加入到现有的MDSMOTE算法中,提高样本的质量;对于传统FSVM在对不平衡数据集分类时,不能解决超平面偏向少数类的问题,将正负惩罚系数、模糊因子加入到FSVM中,提高不平衡数据的识别率。将改进的算法用于京东网购评语数据集分类中,该算法的分类性能较其他算法平均提升了9.13%,表明了该方法的可行性和有效性,具有实际应用价值。

【基金】 国家重点研发计划资助(2016YFD0702105);黑龙江自然科学基金(F201201)
  • 【DOI】10.15938/j.jhust.2018.04.016
  • 【分类号】TP181
  • 【下载频次】52
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