针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。

在实际应用中的分类数据往往是非平衡数据,少数类别的数据可能有很大的分类代价。分类性能不仅要考虑分类精度,同时要考虑分类代价。该文扩展了支持向量机(SVM)学习方法,对于以高斯核为核函数时的少数类和多数类使用不同的惩罚参数C+,C-以获得高敏感度的超平面,并提出利用遗传算法对SVM的学习参数进行优化调整。给出一种新的评价函数,对分类结果的质量进行评价。实验结果证明,算法对于非平衡数据的分类有较好的效果,对少数类样本预测的准确性较高。