【摘 要】
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传统的数据分类算法多是基于平衡的数据集创建，对不平衡数据分类时性能下降，而实践表明组合选择能有效提高算法在不平衡数据集上的分类性能。为此，从组合选择的角度考虑不平衡类
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传统的数据分类算法多是基于平衡的数据集创建，对不平衡数据分类时性能下降，而实践表明组合选择能有效提高算法在不平衡数据集上的分类性能。为此，从组合选择的角度考虑不平衡类学习问题，提出一种新的组合剪枝方法，用于提升组合分类器在不平衡数据上的分类性能。使用Bagging建立分类器库，直接用正类（少数类）实例作为剪枝集，并通过MBM指标和剪枝集，从分类器库中选择一个最优或次优子组合分类器作为目标分类器，用于预测待分类实例。在12个UCI数据集上的实验结果表明，与EasyEnsemble、Bagging和C4．5算
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