【摘 要】
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针对传统SMOTE过采样方法在生成合成样本的过程中存在的盲目性,以及对噪声敏感且容易出现过拟合现象的问题,提出一种改进的聚类边界样本过采样（CB-SMOTE）方法,通过引入＂聚类一致
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,无锡物联网产业研究院
【基金项目】
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国家“973”重点基础研究发展规划资助项目(2011CB302906);国家科技重大专项基金资助项目(2010ZX03006-004)
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针对传统SMOTE过采样方法在生成合成样本的过程中存在的盲目性,以及对噪声敏感且容易出现过拟合现象的问题,提出一种改进的聚类边界样本过采样（CB-SMOTE）方法,通过引入＂聚类一致性系数＂找到少数类样本的边界,利用边界样本的最近邻密度来剔除噪声点和确定合成样本的数量,对SMOTE方法的新样本合成规则进行了优化.该方法是一种指导性的过采样方法,合成样本更加有利于分类器的学习.通过实验对比6种不同方法在UCI公共数据集上的分类性能,结果表明：CB-SMOTE方法对少数类样本和多数类样本都具有较高的分类准确率
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