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dc.contributor.author Cervantes Canales, Jair
dc.contributor.author García Lamont, Farid
dc.contributor.author Rodríguez Mazahua, Lisbeth
dc.contributor.author LOPEZ CHAU, ASDRUBAL
dc.contributor.author RUIZ CASTILLA, JOSE SERGIO
dc.contributor.author Trueba Espinosa, Adrián
dc.creator Cervantes Canales, Jair; 101829
dc.creator García Lamont, Farid; 216477
dc.creator Rodríguez Mazahua, Lisbeth; 268183
dc.creator LOPEZ CHAU, ASDRUBAL; 100664
dc.creator RUIZ CASTILLA, JOSE SERGIO; 231221
dc.creator Trueba Espinosa, Adrián; 58160
dc.date.accessioned 2016-05-11T16:38:40Z
dc.date.available 2016-05-11T16:38:40Z
dc.date.issued 2016-11-01
dc.identifier.isbn 978-3-319-22052-9
dc.identifier.issn 0302-9743
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/41188
dc.description.abstract Support Vector Machines (SVM) have shown excellent generalization power in classification problems. However, on skewed data-sets, SVM learns a biased model that affects the classifier performance, which is severely damaged when the unbalanced ratio is very large. In this paper, a new external balancing method for applying SVM on skewed data sets is developed. In the first phase of the method, the separating hyperplane is computed. Support vectors are then used to generate the initial population of PSO algorithm, which is used to improve the population of artificial instances and to eliminate noise instances. Experimental results demonstrate the ability of the proposed method to improve the performance of SVM on imbalanced data-sets. es
dc.description.sponsorship Proyecto UAEM 3771/2014/CIB es
dc.language.iso eng es
dc.publisher Neurocomputing es
dc.relation.ispartofseries 10.1007/978-3-319-22053-6_9;
dc.rights openAccess
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject Support vector machines es
dc.subject PSO es
dc.subject Imbalanced data sets es
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.title PSO-based method for svm classification on skewed data-sets es
dc.type Artículo
dc.provenance Científica
dc.road Verde
dc.ambito Internacional es
dc.audience students
dc.audience researchers
dc.type.conacyt article
dc.identificator 7


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Visualización del Documento

  • Título
  • PSO-based method for svm classification on skewed data-sets
  • Autor
  • Cervantes Canales, Jair
  • García Lamont, Farid
  • Rodríguez Mazahua, Lisbeth
  • LOPEZ CHAU, ASDRUBAL
  • RUIZ CASTILLA, JOSE SERGIO
  • Trueba Espinosa, Adrián
  • Fecha de publicación
  • 2016-11-01
  • Editor
  • Neurocomputing
  • Tipo de documento
  • Artículo
  • Palabras clave
  • Support vector machines
  • PSO
  • Imbalanced data sets
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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