改进欠抽样方法及其在非平衡数据集分类中的应用

改进欠抽样方法及其在非平衡数据集分类中的应用

论文摘要

欠抽样方法在非平衡数据集分类时,未充分考虑数据分布变化对分类结果造成的影响。为此,提出一种基于聚类融合去冗余的改进欠抽样方法。采用聚类算法得到多数类样本高密度分布区域的聚类中心,将多数类样本划分为不同子集,通过计算各子集的相似度冗余系数对多数类样本进行去冗余删除,以达到欠抽样的目的。对15个不同平衡率的数据集欠抽样后,利用代价敏感混合属性多决策树模型进行分类。实验结果表明,在不降低非平衡数据集分类准确率的前提下,该方法能够提高少数类样本的正类率及预测模型的G-mean值。

论文目录

  • 0 概述
  • 1 相关知识
  •   1.1 聚类算法
  •   1.2 去冗余抽样算法
  • 2 基于聚类融合去冗余的改进欠抽样方法
  • 3 基于改进欠抽样的非平衡数据集分类预测
  • 4 实验结果与分析
  •   4.1 实验数据
  •   4.2 实验设计
  •   4.3 评价指标
  •   4.4 结果分析
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 牛壮,李凤莲,张雪英,樊宇宙,魏鑫

    关键词: 非平衡数据集,聚类算法,欠抽样,去冗余,多决策树预测模型

    来源: 计算机工程 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学,自动化技术

    单位: 太原理工大学信息与计算机学院

    基金: 山西省自然科学基金(201801D121138),山西省重点研发计划(201803D31045),山西省科技重大专项(20181102008)

    分类号: O212.2;TP181

    DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050618

    页码: 218-224

    总页数: 7

    文件大小: 1449K

    下载量: 246

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