【摘 要】
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由于SMOTE算法插值时没有对边界和噪声样本做差异性处理,提出将邻域分布应用在SMOTE算法上的改进算法E_SMOTE。其核心是将正类样本按K近邻信息分为安全集和非安全集。对安全
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由于SMOTE算法插值时没有对边界和噪声样本做差异性处理,提出将邻域分布应用在SMOTE算法上的改进算法E_SMOTE。其核心是将正类样本按K近邻信息分为安全集和非安全集。对安全集按照SMOTE插值;对非安全集,在插值前探察其K近邻候选点的M近邻分布（简称M扩展近邻）,从而控制新样本的合成区域,提升平衡数据集的抗噪性。在6个UCI数据集上训练SVM分类器,与SMOTE和SMOTE_NCL算法相比,E_SMOTE算法取得更高的F_value和G_mean值,表明分类器的总体分类性能有明显提高。
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