【摘 要】
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Fisher线性判别式FLDs（Fisher linear discriminates）的常用阈值对不平衡数据集分类效果较差。以不平衡数据集为应用背景，主要研究各种阈值对FLDs分类性能的影响。认为影响 FLDs
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院 上海200237
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Fisher线性判别式FLDs（Fisher linear discriminates）的常用阈值对不平衡数据集分类效果较差。以不平衡数据集为应用背景，主要研究各种阈值对FLDs分类性能的影响。认为影响 FLDs性能的主要是类间分布区域不平衡而不是样本数不平衡，因此提出多个经验阈值，并依据分类精度从中选择优化阈值。大量实验结果表明，所提出的阈值优化选择方法能有效提高FLDs对不平衡数据集的分类性能。
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