【摘 要】
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分类是模式识别领域中的研究热点,大多数经典的分类器往往默认数据集是分布均衡的,而现实中的数据集往往存在类别不均衡问题,即属于正常/多数类别的数据的数量与属于异常/少
【机 构】
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湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室,湖南省计量检测研究院,中南大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61971188,61771492),国家自然科学基金−广东联合基金重点项目(U1701261),湖南省自然科学基金项目(2018JJ3349),湖南省研究生科研创新项目(CX20190415)
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分类是模式识别领域中的研究热点,大多数经典的分类器往往默认数据集是分布均衡的,而现实中的数据集往往存在类别不均衡问题,即属于正常/多数类别的数据的数量与属于异常/少数类数据的数量之间的差异很大。若不对数据进行处理往往会导致分类器忽略少数类、偏向多数类,使得分类结果恶化。针对数据的不均衡分布问题,本文提出一种融合谱聚类的综合采样算法。首先采用谱聚类方法对不均衡数据集的少数类样本的分布信息进行分析,再基于分布信息对少数类样本进行过采样,获得相对均衡的样本,用于分类模型训练。在多个不均衡数据集上进行了大量实验,
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