基于邊界混合重采樣的非平衡數(shù)據(jù)分類方法
作者：侯貝貝; 劉三陽; 普事業(yè) 西安電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院; 西安710126
摘要：在非平衡數(shù)據(jù)分類問題中,為了合成有價值的新樣本和刪除無影響的原樣本,提出一種基于邊界混合重采樣的非平衡數(shù)據(jù)分類算法。該算法首先引入支持k-離群度概念,找出數(shù)據(jù)集中的邊界點集和非邊界點集;利用改進(jìn)的SMOTE算法將少數(shù)類中的邊界點作為目標(biāo)樣本合成新的點集,同時對多數(shù)類中的非邊界點采用基于距離的欠采樣算法,以此達(dá)到類之間的平衡。通過實驗結(jié)果對比表明了該算法在保證G-mean值較優(yōu)的前提下,一定程度上提高了少數(shù)類的分類精度。
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