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郭亚伟

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：上海海事大学信息工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

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篇数据集
  • 1篇重采样
  • 1篇非平衡数据
  • 1篇非平衡数据集
  • 1篇分类超平面
  • 1篇SMOTE
  • 1篇SVM
  • 1篇采样
  • 1篇超平面

机构

  • 1篇上海海事大学

作者

  • 1篇白治江
  • 1篇郭亚伟

传媒

  • 1篇微型机与应用

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于混合重采样的非平衡数据SVM训练方法被引量：3
2016年
针对传统的SVM算法在非平衡数据分类中分类效果不理想的问题,提出一种基于分类超平面和SMOTE过采样方法(HB_SMOTE)。该方法首先对原始训练样本集使用WSVM算法找到分类超平面,然后按一定标准剔除负类中被错分的样本、靠近分类超平面的样本以及远离分类超平面的样本。在UCI数据集上的实验结果表明:与RU_SMOTE等重采样方法相比,HB_SMOTE方法对正类样本和负类样本都具有较高的分类准确率。
郭亚伟白治江
关键词：非平衡数据集SMOTE分类超平面SVM
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