一种基于混合重取样策略的非均衡数据集分类算法-计算机工程与科学.PDF

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2017-08-28 发布于天津
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一种基于混合重取样策略的非均衡数据集分类算法-计算机工程与科学

计算机工程与科学年第卷第期文章编号一种基于混合重取样策略的非均衡数据集分类算法谷琼袁磊宁彬吴钊华丽李文新湖北文理学院数学与计算机科学学院湖北襄阳摘要非均衡数据是分类中的常见问题当一类实例远远多于另一类实例则代表类非均衡真实世界的分类问题存在很多类别非均衡的情况并得到众多专家学者的重视非均衡数据的分类问题已成为数据挖掘和模式识别领域中新的研究热点是对传统分类算法的重大挑战本文提出了一种新型重取样算法采用改进的算法对少数类数据进行过取样产生新的少数类样本使类之间数据量基本均衡然后再根据算法的特点提出使用聚类的数据欠取样方法删除冗余或噪音数据通过对数据集的过取样和清理之后一些有用的样本被保留下来减少了数据集规模增强支持向量机训练执行的效率实验结果表明该方法在保持整体分类性能的情况下可以有效地提高少数类的分类精度