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[学位论文] 作者：訾壮壮,,
来源：南京邮电大学 年份：2021
不平衡学习已经逐渐成为当前数据挖掘领域的热门问题之一,其在医疗诊断、信用卡欺诈性检测、垃圾邮件过滤等现实应用中的需求十分广泛。在处理不平衡数据集学习分类问题时,应当遵循的准则为:尽可能提高少数类样本的分类精确度,同时又对多数类样本的分类精确度不......
[期刊论文] 作者：訾壮壮,何涛,赵停,,
来源：计算机应用与软件 年份：2020
大多数不平衡数据集过采样方法依赖于欧几里得特征空间中少数类样本的空间位置,使用少数类样本的局部信息生成新样本来减轻类不平衡问题,因此新生成的少数类样本质量较差。针对这种情况,提出一种K稀疏解过采样算法(K Sparse Over-Sampling,KSOS),其使用少数类样......
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