文件名称：论文研究-基于支持向量机的不平衡数据分类算法的研究.pdf
文件大小：620KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:20:47
Smote,黎曼几何,核函数,支持向量机
针对不平衡数据分类问题，提出了基于Smote与核函数修改相结合的算法。首先用Smote方法处理数 据，降低不平衡度;然后以黎曼几何为依据，利用保角变换，对核函数进行修改，提高支持向量机的分类泛化能 力;最后用修改后的支持向量机对新的数据进行处理。实验结果表明，这种方法能在保持整体正确率的前提下 有效地提高少数类样本的分类准确率。