欠取样相关论文
不平衡数据集的应用领域日益广泛,需求也越来越高,为提升整体数据集的分类准确率,以谱聚类欠取样为前提条件,构建一种自编码网络不......
针对现有分类算法对贯序到达的密度型不均衡数据分类效果不佳的缺陷,提出一种基于粒度划分的在线贯序极限学习机算法。该算法着眼于......
针对岩爆现象发生的不均衡及发生机理受多因素影响的问题,在分析重取样技术的基础上,设计并实现了自适应选择近邻的混合重取样算法......
针对不均衡数据下分类超平面偏移、少数类识别率较低的问题,提出一种基于样本密度的不均衡数据分类算法。该算法首先计算样本密度和......
为了解决传统分类器的过拟合现象,从而增强分类性能,提出了一种基于核空间中K-近邻算法的混合取样的不均衡数据集分类算法。该算法......
针对不均衡数据分类决策面偏移导致少数类识别率较低的问题,提出一种混合取样算法。首先计算类样本数的比值 K;然后分别在多数类和少......
针对传统SVM算法在失衡数据集下的分类性能不理想的问题,提出一种基于核聚类集成SVM算法.该算法首先在核空间中对多数类样本集进行......
不平衡数据集是指某类样本数量明显少于其它类样本数量的数据集,传统的分类算法在处理不平衡数据分类问题时会倾向于多数类,而导致......
为减少不均衡数据对支持向量机分类性能的影响,提出一种基于二次支持向量机的欠取样分类算法,该算法依据样本的分类超平面贡献大小对......
针对网络入侵检测中数据集的不均衡性和异构性,提出了一种基于密度均衡的网络入侵检测算法,利用异构距离计算类密度,依据类密度之间的......
针对异构数据集下的不均衡分类问题,从数据集重采样、集成学习算法和构建弱分类器3个角度出发,提出一种针对异构不均衡数据集的分......
传统的分类算法大多是基于数据集中各类的样本数是基本均衡的假设的,而实际应用场合中面临的往往是不均衡数据。针对不均衡数据集,......
针对传统支持向量机在数据失衡的情况下分类效果很不理想的问题,提出一种基于样本特性欠取样的不均衡SVM分类算法.该算法首先在核......
提出一种基于谱聚类欠取样的不均衡数据支持向量机(SVM)分类算法.该算法首先在核空间中对多数类样本进行谱聚类;然后在每个聚类中......