【摘 要】
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针对分类器在不均衡数据集上对小类分类准确率较差的问题,提出了改进K-means的双向采样算法KMBS(k-means bi-directional sampling),并将集成学习应用在分类算法上.首先,使用
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572144),广州市教育系统创新学术团队(1201610027)
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针对分类器在不均衡数据集上对小类分类准确率较差的问题,提出了改进K-means的双向采样算法KMBS(k-means bi-directional sampling),并将集成学习应用在分类算法上.首先,使用改进的K-means聚类算法将原始数据集划分为不同的聚类簇.其次,在聚类簇中使用改进的SMOTE算法对小类样本过采样,对聚类簇内的大类样本欠采样,使数据集平衡.多次执行该算法可以产生多个差异较大的数据集,因此训练出多个差异较大的分类器,提升集成学习的效果.通过分析实验结果,该算法较现有几种算法不仅能提
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