改进SVM-KNN的不平衡数据分类

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王超学

作者： 张涛;马春森

作者机构：

关键词： 支持向量机;K近邻法;不平衡数据集

期刊名称： 计算机工程与应用

ISSN： 1002-8331

年卷期： 2016 年 52 卷 04 期

页码： 51-55+103

收录情况： 北大核心

摘要： 针对支持向量机(SVM)在超平面附近进行不平衡数据(imbalanced datasets)分类的不准确性,提出了一种改进SVM-KNN算法,该算法在分类阶段计算测试样本与最优超平面的距离,如果距离差大于给定阈值可直接应用支持向量机分类;如果距离差小于给定阈值,则将所有支持向量都作为测试样本的近邻样本,进行KNN分类。通过对UCI数据集的大量实验表明,该算法在少数类样本的识别率和分类器的整体性能上有明显改善。

分类号： TP181

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