不平衡数据学习算法在相似性学习中的应用.pdfVIP

下载本文档

5
0
约5.55万字
约 9页
2017-04-25 发布于北京
举报
版权申诉

不平衡数据学习算法在相似性学习中的应用.pdf

1、本文档共9页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

第卷第期模式识别与人工智能 27 年月12 Vol. 27 No. 12 2014 12 PR AI Dec. 2014 不平衡数据学习算法在相似性学习中的应用* 夏佩佩张莉苏州大学计算机科学与技术学院苏州 ( 215006) 摘要在现实问题中相似性学习的样本对存在不平衡现象即相似性样本对的数量会远小于不相似性样本对 , , 的数量针对此问题文中提出两种样本对构造方法不相似 K 近邻相?? K 近邻和不相似 K 近 . , ——— - (DKNN_SKNN) 邻相似 K 远邻运用这两种方法可有针对性地选择相似性学习样本对不仅可加快支持向量机的 - (DKNN_SKFN). , 训练过程而且在一定程度上解决样本对之间的不平衡问题在多个数据集上进行文中方法和经典的重采样方法 , . 的对比实验结果表明和具有良好性能 , DKNN_SKNN DKNN_SKFN . 关键词相似性学习支持向量机 K 近邻不平衡学习重采样 , , , , 中图法分类号 TP 181 Application of Imbalanced Data Learning Algorithms to Similarity Learning XIA Pei_Pei, ZHANG Li School of Computer Science and Technology Soochow University Suzhou ( , , 215006) ABSTRACT In the real_world problems, there is an imbalance in the paired_samples. The number of the paired_ samples in similarity set is much smaller than the number of the paired_samples in dissimilarity set. To