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一种基于核学习的非均衡数据分类算法-厦门大学学报自然科学版
第 卷 第 期 （ ）
５１ ２ 厦门大学学报 自然科学版 Ｖｏｌ．５１ Ｎｏ．２
年 月 （ ）
２０１２ ３ Ｍａｒ．２０１２
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔ ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ
ｙ
一种基于核学习的非均衡数据分类算法
１ １ １ ２
＊
， ， ，
钟 瑛 朱顺痣 曾志强 洪文兴
（ ， ；
厦门理工学院计算机科学与技术系 福建厦门
１． ３６１０２４
， ）
厦门大学信息科学与技术学院 福建厦门
２． ３６１００５
摘要： （ ， ）
提出一种基于核学习的采样算法来处理支持向量机 ｓｕ ｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ ＳＶＭ 在非平衡数据集上的分类问
ｐｐ
， ，
题 其核心思想是首先在核空间中对少数类样本进行上采样 然后通过输入空间和核空间的距离关系寻找所合成样本在
， ，
输入空间的原像 最后再采用 ＳＶＭ对其进行训练 从而有效克服在不同空间处理训练样本所带来的数据不一致问题．
， ， ，
另一方面 该算法在增加少数类样本数量 减小数据失衡程度的同时有效拓展了少数类样本所形成的凸壳 从而能够更
， ，
为有效纠正最优分类超平面偏移问题 使获得的结果分类器具有更好的泛化性能 实验结果证明了该算法的高效性．
关键词： ； ； ；
非平衡数据集 核学习 凸壳 原像
中图分类号： 文献标志码： 文章编号： （ ）
ＴＰ １８１ Ａ ０４３８０４７９２０１２０２０１８９０６
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