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文檔簡介
1、學校代碼:10406分類號:TP181學號:150408521012南昌航空大學南昌航空大學碩士學位論文(專業(yè)學位研究生)基于不平衡數(shù)據(jù)集的支持向量機基于不平衡數(shù)據(jù)集的支持向量機模型與算法研究模型與算法研究碩士研究生:黃樂樂導師:張小鋒申請學位級別:碩士學科、專業(yè):控制工程所在單位:信息工程學院答辯日期:2018年6月授予學位單位:南昌航空大學萬方數(shù)據(jù)I摘要支持向量機(SupptVectMachineSVM)是一種重要機器學習算法,它基
2、于VC維和結構風險最小化等統(tǒng)計學習理論發(fā)展而來,具有堅實的理論基礎和普遍的實用性。其通常在類別相對平衡的數(shù)據(jù)中能夠呈現(xiàn)良好的分類效果。但實際應用中許多分類問題都呈現(xiàn)出高度不平衡特性,對于不平衡的分類問題,支持向量機往往不具有很好的分類性能。本文基于不平衡分類問題的研究背景,對支持向量機算法的原理及其對不平衡數(shù)據(jù)分類的缺陷進行分析。對現(xiàn)有針對不平衡分類典型的改進型支持向量機算法進行實驗驗證,詳細分析其優(yōu)點和缺點,并基于此提出一種改進的算法
3、——概率優(yōu)化代價敏感支持向量機(PCSSVM)。論文的主要研究內(nèi)容有:(1)對支持向量機算法作用于不平衡數(shù)據(jù)效果不佳的原因進行詳細分析,并通過實驗對所述原因進行驗證;基于目前典型的不平衡數(shù)據(jù)采樣方法和改進的支持向量機算法,通過實驗驗證其在不平衡數(shù)據(jù)分類上的有效性;并指出傳統(tǒng)改進算法的不足之處。(2)基于現(xiàn)有的代價敏感支持向量機算法,引入樣本分布概率密度函數(shù)(PDF),有效地調整優(yōu)化問題中的懲罰參數(shù),提出一種改進的支持向量機算法PCSSV
4、M。算法使用相似度矩陣和預定義的超參數(shù)對超平面附近的樣本類別進行估算,進而有效調整分離超平面;結合不同改進算法的優(yōu)點,提高了算法在不同數(shù)據(jù)特性上的適應性和魯棒性。(3)利用16組實際不平衡數(shù)據(jù)集對PCSSVM算法進行驗證,比較PCSSVM算法與目前典型SVM改進算法的分類性能,使用不同的評價指標對新算法和傳統(tǒng)改進算法的預測效果進行評價;并利用T檢驗的方法進一步比較PCSSVM算法與其他SVM改進算法,驗證PCSSVM算法的有效性。關鍵詞
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