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北京市大学生科学研究与创业行动计划(pxm2012014213000067)

作品数：1 被引量：9H指数：1
相关作者：熊海涛吴俊杰刘鲁刘洪甫更多>>
相关机构：北京工商大学北京航空航天大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金北京市教育委员会科技发展计划面上项目北京市大学生科学研究与创业行动计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量数据...
  • 1篇数据描述
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇向量

机构

  • 1篇北京工商大学
  • 1篇北京航空航天...

作者

  • 1篇刘洪甫
  • 1篇刘鲁
  • 1篇吴俊杰
  • 1篇熊海涛

传媒

  • 1篇管理科学学报

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
分类中的类重叠问题及其处理方法研究被引量：9
2013年
类重叠问题是数据挖掘与机器学习领域的瓶颈问题之一.如果其中还存在类不均衡问题时,情况变得更加复杂.有鉴于此,本文在已有文献基础上归纳了三种类重叠学习算法及提出一种新的方法:分隔法,并首次将支持向量数据描述算法用于实际数据的重叠样本识别,对类重叠问题及其与类不均衡问题的相互影响进行了系统研究.在真实数据上采用五种分类器的实验结果表明:1)多数情况下"分隔法"是表现最佳的类重叠学习算法;2)分隔法通常对基于分界面而非规则的分类器更为有效;3)分隔法在类不均衡问题中表现很好,当基础分类器为支持向量机时尤为突出.最后针对支持向量机的实验结果给出了理论分析.
熊海涛吴俊杰刘洪甫刘鲁
关键词：数据挖掘支持向量数据描述
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