【摘 要】
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非平衡数据集的分类问题是数据挖掘领域的一个研究热点.针对非平衡数据集分类困难的问题,特别是由于非平衡分布引起的少数类识别能力低下的问题,提出了一种改进算法,SMOTE-SV
【基金项目】
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国家自然科学基金项目,项目编号：70971089,上海市一流学科（系统科学）项目,项目编号：XTKX2012,上海理工大学研究生创新基金项目,项目编号：JWCXSL1402.
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非平衡数据集的分类问题是数据挖掘领域的一个研究热点.针对非平衡数据集分类困难的问题,特别是由于非平衡分布引起的少数类识别能力低下的问题,提出了一种改进算法,SMOTE-SVM-KNN.针对传统的过采样算法盲目过采样的问题进行了研究,提出了一种基于边界分布的采样算法.该算法利用SVM得到支持向量作为边界,同时删除噪声点.针对边界上的点,计算其分布,然后按照分布对边界上的点进行过采样.在实际数据集上进行试验,并与SMOTE-SVM算法进行比较,试验结果表明该算法能够有效地提高少数类的分类准确率.
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