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不平衡数据的半监督分类方法

发明专利无效专利

申请号：CN201010530912.1
申请人：西安电子科技大学
申请日：2010-11-04
主分类号：G06F17/30
公开（公告）日：2011-02-23
公开/公告号：CN101980202A

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摘要：本发明公开了一种基于模糊聚类和半监督学习的不平衡数据分类方法，主要用于解决现有技术在有标记样本较少且不平衡度较高的数据上，对少数类的分类精度低的问题。其实现步骤为：(1)初始有标记样本集和未标记样本集；(2)初始聚类中心；(3)实施模糊聚类；(4)依据聚类结果更新有标记样本集和未标记样本集；(5)实施基于SVM分类器的自训练；(6)依据自训练结果更新有标记样本集和未标记样本集；(7)实施基于不同惩罚参数的支撑矢量机Biased-SVM的分类；(8)评估分类结果并输出。在有标记样本较少的不平衡数据上，本发明提高了少数类的分类精度，可用于训练样本极少的不平衡数据的分类与识别。

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