【摘 要】
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分类稀有类在现实生活中的很多领域都有广泛的应用,但普通的分类算法在分类稀有类时往往失效。探讨了影响稀有类分类的各个因素,针对影响稀有类中的一个因素,样本大小对稀有
【基金项目】
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河南省自然科学基金(0211050100)
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分类稀有类在现实生活中的很多领域都有广泛的应用,但普通的分类算法在分类稀有类时往往失效。探讨了影响稀有类分类的各个因素,针对影响稀有类中的一个因素,样本大小对稀有类的影响进行了研究。对于UCI学习库中的三个数据集,在weka平台上使用Rotation Forest进行实验,对于相同的类比率,使用unsupervised resample数据预处理方法使样本由小变大。结果表明在特定的类比率下,使样本变大,由数据的不平衡分布造成的分类错误下降,普通的分类算法在分类稀有类时往往也可以取得很好的分类结果。
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