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不平衡数据分类的改进k-GSMOTE方法

         

摘要

以不平衡数据分类为背景,针对生活和生产中存在的不平衡数据分类问题进行讨论研究和实验分析,在几何合成少数类过采样技术(GSMOTE)的基础上,结合k-means聚类算法,提出了一种改进的k-GSMOTE过采样方法。该方法在使用GSMOTE过采样前,对不平衡数据进行聚类划分,有效地缓解了GSMOTE采样方法难以处理类内不平衡数据的局限问题,将k-GSMOTE过采样方法用于经典的不平衡数据集上进行实验验证。结果表明:分类器的分类性能得以明显提升。

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