改进K-means的双向采样非均衡数据分类方法

柳毅; 曾昊

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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高整体分类性能,并且有效提高小类样本的分类性能.

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来源
《微电子学与计算机》 |2020年第3期|60-65|共6页
作者
柳毅; 曾昊;
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作者单位

广东工业大学计算机学院;

广东广州510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
不均衡学习; 双向采样; 分类算法; 集成学习;

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