海南话的信息可视化设计研究

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不平衡数据集是指数据集中各类别所含样本数有较大的差距,含有较多样本数的类别是多数类(反例)样本,反之为少数类(正例)样本。在不平衡数据集中,少数类样本所蕴含的信息更有挖掘价值。过采样方法可以通过增大正例样本数目使数据集中正反例样本数达到相对平衡,从而达到提高不平衡数据集的分类准确性的目的,为此提出基于蚁群聚类的不平衡数据过采样方法ACC-SMOTE。现有的过采样方法处理高维的、海量的不平衡数据集效
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