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基于单边选择链和样本分布密度融合机制的非平衡数据挖掘方法
被引量:
18
1
作者
翟云
王树鹏
+2 位作者
马楠
杨炳儒
张德政
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期1311-1319,共9页
非平衡数据集分类问题是机器学习领域的重大挑战性难题.针对该难题,传统的少数类样本合成技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)已成为一种有力手段并得到广泛采用.但在新样本生成过程中,SMOTE利用所有少数类样本合...
非平衡数据集分类问题是机器学习领域的重大挑战性难题.针对该难题,传统的少数类样本合成技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)已成为一种有力手段并得到广泛采用.但在新样本生成过程中,SMOTE利用所有少数类样本合成新样本,由此产生过拟合瓶颈.为更好地解决该问题,提出了一种基于单边选择链和样本分布密度的非平衡数据挖掘新方法(One-Sided Link&Distribution Density-SMOTE,OSLDD-SMOTE).OSLDDSMOTE通过单边选择链遴选出处于分类边界的少数类样本,根据这些样本的动态分布密度生成新样本.进而分析了样本合成度对节点数目和对少数类精度的影响;基于G-mean、F-measure和AUC三个指标综合比较了OSLDD-SMOTE与其他同类方法的分类性能.实验结果表明,OSLDD-SMOTE有效提高了少数类样本的分类准确率.
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关键词
非平衡数据分类
单边选择链
分布密度
重采样
下载PDF
职称材料
题名
基于单边选择链和样本分布密度融合机制的非平衡数据挖掘方法
被引量:
18
1
作者
翟云
王树鹏
马楠
杨炳儒
张德政
机构
国家行政学院电子政务研究中心
北京科技大学计算机与通信工程学院
中国科学院信息工程研究所
北京联合大学信息学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期1311-1319,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61300078
No.61271275)
国家行政学院科研招标课题(No.2012ZBKT016)
文摘
非平衡数据集分类问题是机器学习领域的重大挑战性难题.针对该难题,传统的少数类样本合成技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)已成为一种有力手段并得到广泛采用.但在新样本生成过程中,SMOTE利用所有少数类样本合成新样本,由此产生过拟合瓶颈.为更好地解决该问题,提出了一种基于单边选择链和样本分布密度的非平衡数据挖掘新方法(One-Sided Link&Distribution Density-SMOTE,OSLDD-SMOTE).OSLDDSMOTE通过单边选择链遴选出处于分类边界的少数类样本,根据这些样本的动态分布密度生成新样本.进而分析了样本合成度对节点数目和对少数类精度的影响;基于G-mean、F-measure和AUC三个指标综合比较了OSLDD-SMOTE与其他同类方法的分类性能.实验结果表明,OSLDD-SMOTE有效提高了少数类样本的分类准确率.
关键词
非平衡数据分类
单边选择链
分布密度
重采样
Keywords
classification in imbalanced datasets
one-sided link
distribution density
resample
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单边选择链和样本分布密度融合机制的非平衡数据挖掘方法
翟云
王树鹏
马楠
杨炳儒
张德政
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
18
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职称材料
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参考文献
引证文献
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