基于改进的SMOTE和RST的新型混合重取样算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：betty5918

【摘要】

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分类预测是数据挖掘和机器学习的重要任务之一，非均衡数据广泛存在于真实世界的分类问题中．本文提出一种新的解决非均衡数据集的预处理方法（ImSMOTE-RSTR.）．通过改进的SMOTE方法创

【作者】

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谷琼袁磊宁彬吴钊华丽李文新

【机构】

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湖北文理学院数学与计算机科学学院

【出处】

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微电子学与计算机

【发表日期】

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2012年9期

【关键词】

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分类非均衡数据集混合重取样 SMOTE 粗糙集理论 classification imbalanced dataset hybrid resamplin

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（61172084）,国家“八六三”计划项目（2009AA122117）,湖北省自然科学基金项目（20LOCDB05201）,湖北省教育厅中青年基金项目（Q20112604）

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分类预测是数据挖掘和机器学习的重要任务之一，非均衡数据广泛存在于真实世界的分类问题中．本文提出一种新的解决非均衡数据集的预处理方法（ImSMOTE-RSTR.）．通过改进的SMOTE方法创建新的人工合成少数类实例，并在此基础上应用基于粗糙集理论的子集下近似技术对训练集进行清理，该算法被验证得到较理想的结果．

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