一种新的集成采样不均衡数据分类方法

来源 :第17届全国图象图形学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dbird
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  针对不均衡数据分类中正类(少类)分类准确率低的问题,本文提出了一种新的集成采样技术以平衡正负类数据分布,进而提高正类分类准确率。首先采用偏置支持向量机对不均衡训练集进行分类,找出正负类中的支持向量和非支持向量。然后对去噪后的正类支持向量集采用SMOTE过采样,对负类中非支持向量集进行随机欠采样,同时修剪负类中的支持向量集。实验证明,建议的集成采样技术与欠采样、SMOTE过采样、随机过采样等采样方法相比,获得的评估参数gmeans最大,对不均衡数据分类性能要优于原有的采样技术。
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