DP聚类的可信性加权模糊支持向量机

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fang82888

【摘要】

：

由于SVM(Support Vector Machine)在有离群点和不平衡数据的问题中分类性能相对较低,有研究者提出了一种面向不均衡分类的隶属度加权模糊支持向量机,只是文中的模糊隶属度并

【作者】

：

盛晓遐杨志民王甜甜

【机构】

：

浙江工业大学理学院,浙江工业大学之江学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

：

离群点不平衡数据密度峰(DP) 加权模糊支持向量机模糊隶属度可信性 outliersunbalanced dataDensity Peaks(DP)we

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.10926198),浙江省自然科学基金(No.LY16A010020)

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由于SVM(Support Vector Machine)在有离群点和不平衡数据的问题中分类性能相对较低,有研究者提出了一种面向不均衡分类的隶属度加权模糊支持向量机,只是文中的模糊隶属度并不能较好衡量样本点对确定最佳分划超平面所做的贡献大小。针对以上问题提出了密度峰(Density Peaks,DP)聚类的可信性加权模糊支持向量机。首先由DP聚类找到离群点后剔除。再根据点到由DEC(Different Error Costs)确定的超平面的距离,得到初始隶属度,并用改进的FSVM-CIL(Fuzzy Su

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