【摘 要】
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传统的分类算法大多假定用来学习的数据集是平衡的，但实际应用中真正面临的数据集往往是非平衡数据。针对非平衡数据，利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能。文章提出了一
【机 构】
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荆楚理工学院计算机工程学院,武汉科技大学计算机科学与技术学院
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传统的分类算法大多假定用来学习的数据集是平衡的，但实际应用中真正面临的数据集往往是非平衡数据。针对非平衡数据，利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能。文章提出了一种新的基于聚类的非平衡分类算法，通过聚类生成多个聚类体，在每个聚类体中选取一定数量的数据作为训练样本，有效地处理了样例数据的不平衡问题，在相关数据集上的实验验证了本方法的有效性。
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