基于聚类融合欠采样的不平衡分类方法

不平衡分类在现实生活中有着广泛应用,提高不平衡数据的分类精度一直是相关领域中的热门课题。针对已有欠采样方法容易保留多数类噪声样本的问题,提出一种基于聚类融合欠采样的改进欠采样方法。结合聚类融合与孤立森林(Isolation Forest,iForest)方法,筛选、删除异常指数高的多数类噪声样本,有效提高模型中的样本质量,增强欠采样算法的抗噪声能力。在7个UCI和KEEL不平衡数据集上的实验结果表明,该算法在处理不平衡分类问题时,AUC值和F1值均有一定程度的提升。将算法应用在蛋白质定位预测,提升了预测效果。