不平衡数据加权集成学习算法

针对传统的机器学习算法对不平衡数据集的少类分类准确率不高的问题,基于支持向量机和模糊聚类,提出一种不平衡数据加权集成学习算法。首先提出加权支持向量机模型(Weighted Support Vector Machine,WSVM),该模型根据不同类别数据所占比例的不同,为各类别分配不同的权重,然后将WSVM与模糊聚类结合提出一种新的集成学习算法。将本文提出的算法应用于人造数据集和UCI数据集实验中,实验结果表明,所提出的算法能够有效地解决不平衡数据的分类问题,具有更好的分类性能。