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基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机研究
引用本文:江彤,唐明珠,阳春华. 基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机研究[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2012, 43(2): 561-566
作者姓名:江彤  唐明珠  阳春华
作者单位:1. 湖南人文科技学院计算机科学技术系,湖南娄底,417000
2. 中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083
基金项目:国家杰出青年科学基金资助项目(61025015);国家自然科学基金资助项目(60874069);国家高技术研究发展计划(“863”计划)项目(2009AA04Z137);湖南省教育厅科学研究项目(11C0699);中南大学优秀博士学位论文扶植项目(2010年)
摘    要:针对样本集中的类不平衡性和样本标注代价昂贵问题,提出基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机.不确定性采样通过支持向量数据描述评价未标注样本的不确定性,对不确定性高的未标注样本进行标注,同时利用自训练方法训练代价敏感支持向量,代价敏感支持向量机利用代价参数和核参数对未标注样本进行预测.实验结果表明:该算法能有效地降低平均期望误分类代价,减少样本集中样本需要标注次数.

关 键 词:主动学习  代价敏感支持向量机  自训练方法  不确定性采样  支持向量数据描述

Self-training cost-sensitive support vector machine with uncertainty based on sampling
JIANG Tong , TANG Ming-zhu , YANG Chun-hua. Self-training cost-sensitive support vector machine with uncertainty based on sampling[J]. Journal of Central South University:Science and Technology, 2012, 43(2): 561-566
Authors:JIANG Tong    TANG Ming-zhu    YANG Chun-hua
Affiliation:1.Department of Computer Science and Technology,Hunan Institute of Humanities, Science and Technology,Loudi 417000,China; 2.School of Information Science & Engineering,Central South University,Changsha 410083,China)
Abstract:
Keywords:
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