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基于ADASYN与AdaBoostSVM相结合的不平衡分类算法 被引量：10
1
作者 柳培忠 洪铭 +2 位作者 黄德天 骆炎民 王守觉 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期368-375,共8页
对于平衡数据集支持向量机(support vector machine,SVM)通常具有很好的分类性能和泛化能力,然而对于不平衡数据集,SVM只能得到次优结果,针对该问题提出了一种基于SVM的AS-Ada Boost SVM分类算法.首先,通过使用ADASYN采样,提高少类样本... 对于平衡数据集支持向量机(support vector machine,SVM)通常具有很好的分类性能和泛化能力,然而对于不平衡数据集,SVM只能得到次优结果,针对该问题提出了一种基于SVM的AS-Ada Boost SVM分类算法.首先,通过使用ADASYN采样,提高少类样本在边界区域的密度;然后,使用基于径向基核支持向量机(radial basis function kernel mapping support vector machine,RBFSVM)模型弱分类器的Ada Boost SVM算法训练得到决策分类器.通过将该算法在各种不平衡数据集上的测试结果与单纯运用ADASYN技术、Ada Boost SVM、SMOTEBoost等其他分类器进行比较,验证了该算法的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 机器学习 不平衡数据 数据分类 ADASYN AdaBoostSVM
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机载激光系统的数据分类方法及其质量评估 被引量：1
2
作者 刘文 周兴华 王振宇 《海岸工程》 2008年第2期32-39,共8页
作为一种新型的测量手段,机载激光在多个领域已经得到了广泛的应用,但目前还存在很多亟待解决的问题。特别是分类问题,它在整个系统中不仅所占的工作量比重大,而且较为复杂。本文讨论和总结了目前机载激光的数据分类方法及其质量评估,... 作为一种新型的测量手段,机载激光在多个领域已经得到了广泛的应用,但目前还存在很多亟待解决的问题。特别是分类问题,它在整个系统中不仅所占的工作量比重大,而且较为复杂。本文讨论和总结了目前机载激光的数据分类方法及其质量评估,并对各种方法进行了比较分析。 展开更多
关键词 机械激光系统 数据分类 质量评估
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