基于合成新样本的不平衡数据集上采样算法

唐新宇; 陈晓明

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基于合成新样本的不平衡数据集上采样算法

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针对不平衡数据分类问题,本文提出了一种基于合成新样本的不平衡数据集上采样算法。该算法首先对少数类的每一个样本求K个邻近样本,然后将该样本与K个邻近样本连线,并在连线上随机生成一个少数类的新样本。本文所提算法可有效地增加少数类样本的个数,降低不平衡度。在credit数据集上的分类实验表明,本文算法较传统采样方法更为有效。

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来源
《科技通报》 |2013年第8期|127-129|共3页
作者
唐新宇; 陈晓明;
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作者单位

广东省肇庆工商职业技术学院;

广东省肇庆市农业学校;

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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
不平衡数据; 分类; 上采样; credit数据集;

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