用于不平衡数据分类的加权二阶锥规划双支持向量机
计算机视觉与模式识别
2019-07-09 v2
摘要
我们提出一种使用加权二阶锥规划双支持向量机（WSOCP-TWSVM）进行不平衡数据分类的方法。该方法构建一种基于图的欠采样方法，用于去除离群点并减少多余的大多数类样本。然后，设置适当的权重，以在分类器优化公式中降低大多数类样本的影响并增强少数类样本的作用。这些权重被嵌入二阶锥规划（SOCP）双支持向量机公式的优化问题中。该方法在标准数据集上进行了测试，并与先前方法的性能进行比较。实验结果证实了所提方法的可行性与高效性。
引用
@article{arxiv.1904.11634,
title = {Weighted second-order cone programming twin support vector machine for imbalanced data classification},
author = {Saeideh Roshanfekr and Shahriar Esmaeili and Hassan Ataeian and Ali Amiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11634},
year = {2019}
}
备注
This manuscript is under revision at Pattern Recognition Letters