一种改进的局部支持向量机算法
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2013年第35卷第2期 91-95页,共5页
【作 者】:
朱莹莹
[1] ;
尹传环
[1] ;
牟少敏
[2]
【摘 要】
局部支持向量机是一种用途广泛的分类器,无论在理论研究还是实际应用方面,局部支持向量机都受到越来越多的关注。目前,许多传统的局部支持向量机算法都存在一个问题,即模型中样本比例失衡,导致无法提高分类精度。在加权支持向量机的启发下,提出了将加权思想应用在局部支持向量机FalkSVM中的WFalkSVM算法,并通过实验分析验证了WFalkSVM的可行性及其有效性,最后对WFalkSVM算法进行分析总结。
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