在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,將類別錯(cuò)分代價(jià)的概念引入到分類器的設(shè)計(jì)中被稱之為代價(jià)敏感學(xué)習(xí)。在代價(jià)敏感分類問題中,代價(jià)矩陣通常假設(shè)是已知的,矩陣中每一個(gè)元素的具體含義是把某一類誤分成另一類的代價(jià)。加權(quán)最小二乘法是處理代價(jià)敏感分類問題的典型方法。分配合理的權(quán)重到不同類別會(huì)大大提高分類模型的分類能力。然而在實(shí)際問題里,我們僅知這些權(quán)重依賴于代價(jià)矩陣,但很少見到如何根據(jù)代價(jià)矩陣確定這些權(quán)重。本文研究了一種ELM的加權(quán)最小二乘模型,它基于遺傳算法從代價(jià)矩陣確定訓(xùn)練樣本的權(quán)重。本文主要完成了以下工作:(1)研究了一種ELM的加權(quán)最小二乘模型,它基于遺傳算法從代價(jià)矩陣確定訓(xùn)練樣本的權(quán)重。代價(jià)敏感分類器能處理不平衡分類問題,同時(shí)能大大降低平均誤分類代價(jià)。不同的權(quán)重對(duì)分類器影響不一樣。分配合理的權(quán)重到不同類別將大大提高分類器的分類能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,遺傳算法能解決本文的研究問題。對(duì)于不同的數(shù)據(jù)集,加權(quán)最小二乘模型的總代價(jià)是近似最小的且得到與其對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練樣本的權(quán)重。(2)研究了加權(quán)最小二乘模型中的代價(jià)矩陣與權(quán)重之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,就二分類和三分類而言,代價(jià)矩陣中某一列各個(gè)數(shù)字相加的代價(jià)越大,那么某類所... 

【文章來源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2911016