文档介绍：分类 号 密 级 公 开
单位 代 码
学 位 论 文
不平 衡 数据 集上支持 向量机 算法
研 究
刘 维会
申请学位级别 硕士学位 专业名称 基础数学
指导教师姓名 贺 国 平 职 称 教 授
山 东 科 技 大 学
二零一零 年五 月
论 文 题 目
不平衡数据集 上支持 向量机算法研究
作 者姓名 刘 维 会 入学时间
专 业名称 基础数学 研 究方 向 计算机科学中的数学
指 导教 师 贺 国 平 职 称
论文提交日期 年 月
论文答辫 日期 · 年 月
授 予学位 日期
S T U D Y O F S U P P O R T V E C T O R M A C H IN E A L G O R IT H M S
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本人呈交给 山东科技大学的这篇硕士学位论文, 除了所列参考文献和世所
公认的文献外, 全部是本人在导师指导下的研究成果 。该论文资料 尚没有呈交
于其它任何学术机关作鉴定 。
硕 士生签 名
日 期
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山东科技大学硕士学位论文 摘要
摘 要
支持向量机是由砚 献 等人提出的一种新的学****机器, 它建立在统计学****理论基础
之上, 是处理小样本学****的有效工具, 在文本 自动分类 、 信号处理 、 手写数字识别 、 通
讯等领域得到了广泛应用 并克服 了传统机器学****中的过学**** 、 维数灾难 、 局部极值等
问题 。通常的支持向量机在处理不平衡数据集时, 不同类别样本数量上的差异导致分类
器性能的下降, 而实际应用 中, 少数类的样本往往提供更重要的信息, 因此如何有效地
提高不平衡数据集上机器学****的分类性能成为机器学****领域急需解决的课题 。
本文首先介绍了支持 向量机的基本理论以及处理不平衡数据集的支持向量机研究现
状 。对于两分类问题, 正负类训练样本数量的不平衡对分类性能的影响很大,
等人对传统的 进行了改进