【摘 要】
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支持向量机方法是流行的数据分类方法.但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.本文将介绍一种基于支持向量机方法的稀有点类分类方法一-针对稀有类数据的多超平面支持向量
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支持向量机方法是流行的数据分类方法.但支持向量机方法对稀有类的分类能力不强.本文将介绍一种基于支持向量机方法的稀有点类分类方法一-针对稀有类数据的多超平面支持向量机(Support Vector Machine using Multiple Hypeiplanes,简称SVM_MH). SVM_MH与支持向量机相似,使用超平面进行分类.支持向量机使用一个超平面将空间分割成两个部分,两类数据点分别位于超平面的两侧,沿着法线方向的正侧和与法线方向相反的负侧SVM_MH使用了多个超平面进行分类,每个超平面同支持向量机相同将空间分割成两个部分,与支持向量机不同的是,SVM_MH要求稀有类点在所有超平面正侧的交集中SVM_MH对稀有类的分类要求更严格,而对非稀有类的条件相对宽松.支持向量机方法可以看做是一个特殊的SVM_MH核函数在稀有类支持向量机中仍然适用.
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