文件名称：一种新的不平衡数据v - NSVDD多分类算法* (2013年)
文件大小：495KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-27 05:10:22
自然科学 论文
分析了多类支持向量数据描述（support vector data description，SVDD）算法存在的问题，提出一种新的不平衡数据v - NSVDD多分类算法，该方法借鉴了v- SVM方法以及带有负类的SVDD的思想，并基于不同类别样本间隔最大原理，较好地克服噪声和在野点的影响.提高了分类模型的泛化性能；通过样本加权的方法解决了不平衡类别样本预测精度低的问题，并在理论上给出了根据类别样本数量设置样本加权系数的方法，针对实际应用存在大量复杂、非线性分类数据，通过核方法把上述线性分类算法推广到非线性