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基于SVM求解不均衡数据集分类的主观权重约束方法
被引量:
2
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作者
刁翠霞
陈思凤
刘业政
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2012年第3期146-150,共5页
支持向量机(SVM)的二类分问题中针对不平衡数据集可以通过减少样本信息的不对称性和改进算法来解决。本文针对中小企业中有财务风险与无财务风险样本的不平衡性问题,使用一种带有主观权重约束条件的支持向量机新模型对样本进行分类。实...
支持向量机(SVM)的二类分问题中针对不平衡数据集可以通过减少样本信息的不对称性和改进算法来解决。本文针对中小企业中有财务风险与无财务风险样本的不平衡性问题,使用一种带有主观权重约束条件的支持向量机新模型对样本进行分类。实验表明新模型确实提高了财务风险企业即少类样本的识别性能,是一种类别不均衡学习(class imbalance learning)的新方法。
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关键词
主观
权重
约束
不均衡数据集
客观
权重
融合法向量
SVM
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM求解不均衡数据集分类的主观权重约束方法
被引量:
2
1
作者
刁翠霞
陈思凤
刘业政
机构
过程优化与智能决策教育部重点实验室
合肥工业大学管理学院
出处
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2012年第3期146-150,共5页
基金
国家自然科学基金项目(71071047)
文摘
支持向量机(SVM)的二类分问题中针对不平衡数据集可以通过减少样本信息的不对称性和改进算法来解决。本文针对中小企业中有财务风险与无财务风险样本的不平衡性问题,使用一种带有主观权重约束条件的支持向量机新模型对样本进行分类。实验表明新模型确实提高了财务风险企业即少类样本的识别性能,是一种类别不均衡学习(class imbalance learning)的新方法。
关键词
主观
权重
约束
不均衡数据集
客观
权重
融合法向量
SVM
Keywords
constraint of subjective weights
imbalanced dataset
objective weights
integrated vector
SVM
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM求解不均衡数据集分类的主观权重约束方法
刁翠霞
陈思凤
刘业政
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2012
2
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参考文献
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