基于支持向量机的不平衡数据分类方法研究与应用

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基于支持向量机的不平衡数据分类方法研究与应用

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基于支持向量机的不平衡数据分类方法研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
1 绪论	第10-16页
· 问题的提出及研究意义	第10-11页
· 研究背景与现状	第11-14页
· 支持向量机研究现状	第11-12页
· 不平衡数据分类研究现状	第12-14页
· 本文的主要研究内容	第14-15页
· 论文结构	第15-16页
2 支持向量机理论基础	第16-26页
· 引言	第16页
· 机器学习的基本方法	第16-17页
· 学习问题的数学描述	第16-17页
· 经验风险最小化原则	第17页
· 复杂性与推广能力	第17页
· 统计学习理论	第17-19页
· 学习一致性问题	第18页
· VC 维	第18页
· 泛化能力的界	第18-19页
· 结构风险最小化	第19页
· 支持向量机	第19-24页
· 线性情况	第20-22页
· 非线性情况	第22-24页
· 支持向量机的主要算法	第24页
· 分块算法	第24页
· 分解算法	第24页
· 序列最小化算法	第24页
· 本章小结	第24-26页
3 不平衡数据分类方法概述	第26-32页
· 引言	第26页
· 不平衡数据面临的分类难题	第26-27页
· 训练样本数量不平衡问题	第26页
· 噪声数据的影响	第26-27页
· 决策面偏移的影响	第27页
· 不平衡数据分类策略	第27-29页
· 重采样方法	第27-28页
· 分类器集成方法	第28页
· 代价敏感学习方法	第28页
· 特征选择方法	第28-29页
· 训练集划分方法	第29页
· 其他方法	第29页
· 评测指标对不平衡数据分类的影响	第29-31页
· 阈值相关型准则	第29-30页
· ROC 曲线及 AUC 标准	第30-31页
· 本章小结	第31-32页
4 基于支持向量机不平衡数据分类方法	第32-52页
· 基于支持向量机不平衡数据分类的缺陷分析	第32-34页
· 样本数量不平衡对支持向量机分类精度的影响	第32-33页
· 样本类内不平衡对支持向量机分类精度的影响	第33-34页
· 基于支持向量机不平衡数据分类研究现状	第34-35页
· 支持向量机方法与重采样方法相结合	第34-35页
· 支持向量机与分类器集成方法相结合	第35页
· 支持向量机与聚类技术的结合	第35页
· 其它支持向量机不平衡数据分类方法	第35页
· 基于聚类权重的不平衡数据分类	第35-39页
· 聚类权重模型	第36-37页
· 基于权重的 SVM 分类器	第37-38页
· 实验及分析	第38-39页
· 基于遗传算子的 SMOTE 处理不平衡数据分类	第39-45页
· SMOTE 算法介绍	第40页
· 改进型的 SMOTE 算法	第40-43页
· 选择算子	第41页
· 交叉算子	第41-42页
· 变异算子	第42页
· GA-SMOTE 算法	第42-43页
· 实验结果与分析	第43-45页
· 改进 SVM-KNN 的不平衡数据分类	第45-50页
· SVM-KNN 算法介绍	第46-47页
· KSVM 算法介绍	第46-47页
· MPKSVM 算法介绍	第47页
· EDSVM 算法的提出	第47-49页
· 实验结果与分析	第49-50页
· 本章小结	第50-52页
5 不平衡数据分类系统设计	第52-60页
· 系统设计目标与宗旨	第52页
· 系统开发和运行环境	第52页
· 系统的功能模块设计	第52-55页
· 载入数据及数据预处理模块	第53-55页
· 数据分类处理模块	第55页
· 分类结果可视化与持久化模块	第55页
· 系统的运行与测试	第55-60页
6 总结与展望	第60-62页
· 本文的主要研究工作总结	第60页
· 进一步的工作展望	第60-62页
致谢	第62-64页
参考文献	第64-72页
硕士研究生学习阶段发表的论文	第72页
硕士研究生学习阶段参与的课题项目	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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