基于最小二乘支持向量机的非平衡分布数据分类

作     者：姚全珠 田元 王季 杨增辉 张楠 YAO Quan-zhu1,TIAN Yuan1,WANG Ji2,YANG Zeng-hui1,ZHANG Nan① 1.School of Computer Science and Engineering,Xi’an University of Technology,Xi’an 710048,China 2.College of Computer Science,Northwestern Ploytechnical University,Xi’an 710072,China

作者机构：西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西北工业大学计算机学院西安710072 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2008年第44卷第5期

页      面：166-169页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：支持向量机 不均衡数据分类 机器学习 

摘      要：支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种十分有效的分类方法。然而当两类样本数量相差悬殊时,会引起支持向量机分类能力的下降。为了提高支持向量机的非平衡数据分类能力,文章分析了最小二乘支持向量机的本质特征,提出了一种非平衡数据分类算法。在UCI标准数据集上进行的实验表明,该算法能够有效提高支持向量机对非均衡分布数据的正确性,尤其对于大规模训练集的情况,该算法在保证不损失训练精度的前提下,使训练速度有较大提高。