面向不平衡数据分类的最近邻三角区域合成少数类过采样技术

刘丹; 王晓兰; 邢胜

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面向不平衡数据分类的最近邻三角区域合成少数类过采样技术

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摘要

针对传统的合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)在类别区域重合的数据集应用时,可能产生多个更接近多数类的人工样例,甚至突破类别边界,从而影响整体分类性能的情况,提出了一种最近三角区域的SMOTE方法,使合成的人工样例只出现在少数类样例的最近三角区域内部,并且删除掉距离多数类更近的合成样例,从而使生成的样例更接近少数类,且不突破原始的类别边界.实验分别在人工数据集和改进的UCI数据集上进行,并和原始的SMOTE方法分别在G-mean和F-value的评价指标上进行了对比.实验结果验证了改进的SMOTE方法在类别区域有重合的数据集上要优于原始SMOTE方法.

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来源
《科学技术与工程》 |2018年第28期|215-219|共5页
作者
刘丹; 王晓兰; 邢胜;
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作者单位

沧州师范学院计算机科学与工程学院,沧州061001;

沧州职业技术学院信息工程系 ,沧州061001;

沧州师范学院计算机科学与工程学院,沧州061001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
不平衡数据; 过采样方法; 分类; 最近邻规则;

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