【摘 要】
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针对传统模型在解决不平衡数据分类问题时存在精度低、稳定性差、泛化能力弱等问题,提出基于序贯三支决策多粒度集成分类算法MGE-S3WD。采用二元关系实现粒层动态划分;根据代
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2014209086)。
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针对传统模型在解决不平衡数据分类问题时存在精度低、稳定性差、泛化能力弱等问题,提出基于序贯三支决策多粒度集成分类算法MGE-S3WD。采用二元关系实现粒层动态划分;根据代价矩阵计算阈值并构建多层次粒结构,将各粒层数据划分为正域、边界域和负域;将各粒层上的划分,按照正域与负域、正域与边界域、负域与边界域重新组合形成新的数据子集,并在各数据子集上构建基分类器,实现不平衡数据的集成分类。仿真结果表明,该算法能够有效降低数据子集的不平衡比,提升集成学习中基分类器的差异性,在G-mean和F-measure12个评
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