不平衡数据知识挖掘:类分布对支持向量机分类的影响

作者：郑恩辉; 李平; 宋执环

来源：信息与控制, 2005, (06): 703-708.

DOI：10.13976/j.cnki.xk.2005.06.013

• 不平衡数据
• 有偏分类器
• 支持向量机 unbalanced data set
• biased classifier
• support vector machine(SVM)

基于标准支持向量机及其启发,提出并证明支持向量数(率)和边界支持向量数(率)的界,并分别推广到正例类和反例类.在此基础上,证明正例的分类精度依概率小于反例的分类精度.虚拟数据仿真和Benchm ark数据仿真表明本文所提方法的有效性和结论的正确性.*

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室