一種基于屬性加權的代價敏感支持向量機算法
所屬分類:技術論文
上傳者:aet
文檔大小:169 K
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文檔介紹:針對實際中存在的各類別樣本錯分造成不同危害程度的分類問題,提出了一種基于屬性加權的代價敏感支持向量機分類算法,即在計算各個樣本特征屬性對分類的重要度之后,對相應的屬性進行重要度加權,所得的數據用于訓練和測試代價敏感支持向量機。數值實驗的結果表明,該方法提高了誤分代價高的類別的分類精度,同時屬性重要度的引入提高了分類器的整體分類性能。該方法對錯分代價不對稱的數據分類問題具有重要的現實意義。
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