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不平衡数据的集成欠采样方法研究
【摘 要】
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随着人工智能和大数据的发展,不平衡数据已经广泛出现在人们的日常生活中,对聚类算法的要求也越来越高。本文针对不平衡数据的集成欠采样方法做了相关研究,由于之前的研究者总是把边界点进行删除,导致分类精度不够精确,传统算法不能对它做有效处理,所以针对多数类数据中的边界点进行加权处理。多数类数据动态增加会导致传统聚类算法失效的问题,提出一种基于KD-树与聚类相结合的欠采样算法。首先针对不平衡数据中多数类边界
【出 处】
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哈尔滨理工大学
【发表日期】
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2021年09期
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