加权最大夹角间隔核心集向量机的不平衡数据分类  

The weighted maximum vector angular margin core vector machine for imbalanced data classification

作　　者：鲁淑霞[1] 李黎敏 

机构地区：[1]河北大学数学与计算机学院,河北保定071002

出　　处：《山东大学学报（工学版）》2014年第3期1-7,共7页Journal of Shandong University（Engineering Science）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61170040);河北省自然科学基金资助项目(F2011201063)

摘　　要：为了处理大规模数据和不平衡数据分类问题,提出了一种新的分类方法,利用基于最大夹角间隔的核心集向量机算法实现对大样本数据的分类;针对不平衡数据分类问题,通过对不同的样本给予不同的权重,来提高算法的分类性能。加权最大夹角间隔核心集向量机方法不仅能够有效地解决不平衡数据的分类问题,而且能够实现对大样本数据的快速训练。A new classification approach was proposed in order to deal with large size and imbalanced datasets classification problem.The proposed method was based on the maximum vector angular margin core vector machine to implement classification for large datasets.For the imbalanced datasets classification problem, each sample was assigned by different weights, which could improve the classification performance of algorithm.The proposed approach could effectively solve the imbalanced datasets classification problem and implement fast training on large datasets.

关 键 词：最大夹角间隔 核心集 核心集向量机 最小包络球 不平衡数据 权重 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]