非平衡數(shù)據(jù)集的分類問題經(jīng)常出現(xiàn)在許多實際應用中.支持向量機在處理這一類問題時,整體分類性能比較低.為此,Veropoulos提出的采用不同懲罰系數(shù)的改進算法可以較好的解決此類問題.此外,可以利用序列最小優(yōu)化算法簡單快速的解決上述優(yōu)化問題.
標簽： Veropoulos 分類 非平衡 數(shù)據(jù)集
上傳時間： 2014-01-19
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