支持向量机分类算法的若干研究

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1、单位代码：10293密级：硕士学位论文论文题目：支持向量机分类算法的若干研究学号1011081804姓名吴敏导师张化朋学科专业应用数学研究方向非线性分析及应用申请学位类别理学硕士论文提交日期二零一四年二月万方数据SomeReasearchesontheAlgorithmofSupportVectorMachineClassificationThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofScienceByWu

2、MinSupervisor:ZhangHua-PengFebruary2014万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：____________

3、_日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________万方数据摘要支持向量机（Su

4、pportVectorMachine，SVM）是在统计学习理论基础上发展起来的一种性能优良的机器学习方法，它越来越多地被应用到数据挖掘，模式识别，信号处理等领域中，并取得巨大成功，因此研究支持向量机的性能具有十分重要的意义。影响支持向量机性能的因素有很多，如核函数的构造，噪声野点的存在，以及数据集的类不平衡性等，这些是当前支持向量机研究中的热点问题。本文针对支持向量机中核函数的构造和模糊支持向量机中隶属度函数的修正，以及支持向量机在不平衡数据集上的应用进行了研究。主要创新工作是：（1）提出了一种基于黎曼几何的修正核函数方法。该

5、方法是通过构造一个三角形式的保角变换函数，并且用训练点到分划超平面的距离来修正核函数（TrigonometricKernelScaling,TKS）。TKS方法提供了一种新的保角变换函数形式，从几何的角度丰富了核函数的构造，实验表明，该方法能够有效地提高SVM的分类精度。（2）提出了一种基于距离的隶属度函数的修正方法。该方法是通过在模糊支持向量机中根据不同样本在不同区域内对分类超平面的重要程度，来对基于距离的隶属度函数引入不同的系数。实验表明，修正后的基于距离的隶属度函数能够有效地区分有效样本和噪声野点，从而提高SVM的分类性

6、能。（3）提出了欠抽样和代价敏感支持向量机(CostSensitiveSupportVectorMachine，CS-SVM)相结合的不平衡数据分类算法。该方法首先通过一种新的欠抽样方法来对不平衡数据集进行数据预处理，为了获得更好的分类效果，然后再用代价敏感支持向量机对预处理后的数据集进行训练。实验表明，该算法能够有效改善SVM在不平衡数据集上的分类性能。关键词:支持向量机，核函数，保角变换，隶属度函数，不平衡数据集I万方数据AbstractSupportVectorMachine(SVM)isamachinelearning

7、methodwithgoodperformance,whichdevelopesbasedonthestatisticallearningtheory,itachievesgreatsuccessinmanydomains,suchasdataming,patternrecognitionandthesignalprocessingetc,soitisofgreatsignificancetoresearchtheperformanceofsupportvectormachine.Therearemanyfactorsthat

8、canaffecttheperformanceofsupportvectormachine,suchastheconstructionofkernelfunction,theexistenceofnoiseandoutliers,andimbalanceddatasetset