基于随机秩次k近邻规则的不平衡数据分类算法

针对不平衡数据分类问题,为提高二分类任务中少数类样本分类准确率低的问题,本文提出一种随机秩次k近邻集成学习算法——REKRNN。该方法将秩次k近邻算法应用于Bagging集成学习框架中,同时采用混合重采样和随机子空间法平衡训练集,增加基学习器差异性。仿真实验证明,该算法在处理不平衡数据分类任务时性能良好。