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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《复旦学报(自然科学版)》2013年第2期198-206,共9页Journal of Fudan University:Natural Science
基 金:上海市科委自然科学基金项目资助(09ZR1401900)
摘 要:支持向量机方法是流行的数据分类方法,但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.针对稀有类数据的多超平面支持向量机是一种基于支持向量机方法的稀有点类分类方法,与支持向量机相似,使用超平面进行分类.与支持向量机不同的是,SVM_MH要求稀有类点在所有超平面正侧的交集中.SVM_MH对稀有类的分类要求更严格,而对非稀有类的条件相对宽松.支持向量机方法可以看作是一个特殊的SVM_MH.核函数在稀有类支持向量机中仍然适用.Support vector machine is a very popular method to classify data from different classes. But it doesn't work well when the number of data in one of the classes is very rare. A new method called Support Vector Machine using Multiple Hyperplanes(SVM_MH) will be introduced. Instead of using one hyperplane to classify two classes of data, SVMMH uses multiple hyperplanes. All the data in the rare class have to be on the side of the hyperplanes that are parallel to the normal vectors. The classifier of the new method is more strict than that of SVM. SVM is also a SVM MH method with only one hyperplane. Kernels can be used in the new method.
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