基于改进的SMOTE和RST的新型混合重取样算法

谷琼; 袁磊; 宁彬; 吴钊; 华丽; 李文新

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基于改进的SMOTE和RST的新型混合重取样算法

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分类预测是数据挖掘和机器学习的重要任务之一,非均衡数据广泛存在于真实世界的分类问题中.本文提出一种新的解决非均衡数据集的预处理方法(ImSMOTE-RSTR*).通过改进的SMOTE方法创建新的人工合成少数类实例,并在此基础上应用基于粗糙集理论的子集下近似技术对训练集进行清理,该算法被验证得到较理想的结果.

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来源
《微电子学与计算机》 |2012年第9期|83-86|共4页
作者
谷琼; 袁磊; 宁彬; 吴钊; 华丽; 李文新;
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作者单位

湖北文理学院数学与计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
分类; 非均衡数据集; 混合重取样; SMOTE; 粗糙集理论;

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