基于混合采样的非平衡数据集分类研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 33次 | 上传用户：xybcn960

【摘要】

：

针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究,提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器,Ada Boost算法进行迭代,对每次错分的样本点根据其空间近邻关系,采取一种改进的混合采样策略:对噪声样本直接删除;对危险样本约除其近邻中的正类样本;对安全样本则采用SMOTE算法合成新样本并加入到新的训练集中重新训练学习。在实际数据集上进行实验,并与S

【作者】

：

古平欧阳源遊

【机构】

：

重庆大学计算机学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2015年02期

【关键词】

：

混合采样错分样本非平衡数据集 ADA Boost算法支持向量机算法 mixed-sampling misclassified samples unba

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