基于改进SMOTE的不平衡数据挖掘方法研究

• 作者: 乔立岩 彭喜元 杨智明
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡数据集 少类样本合成过采样技术 自适应SMOTE 合成样本 近邻选择策略
• 年，卷（期）: 2007,（z2）
• 页码范围: 22-26
• 分类号: TN18
• 字数: 4043字
• 语种: 中文

摘要

少类样本合成过采样技术(SMOTE)是一种新型的过采样方法,能够有效地处理不平衡数据分类问题.但SMOTE在产生合成样本的过程中,存在一定的盲目性.因此本文提出一种改进的过采样方法一自适应SMOTE,根据样本集内部分布特性,自适应调整SMOTE方法中近邻选择策略,控制合成样本的质量.算法分析和仿真结果表明,文中提出的方法在不影响计算复杂度的前提下,有效地提高了分类算法的整体分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭喜元	哈尔滨工业大学自动化测试与控制系	106	2018	25.0	40.0
2	乔立岩	哈尔滨工业大学自动化测试与控制系	39	605	12.0	24.0
3	杨智明	哈尔滨工业大学自动化测试与控制系	9	286	6.0	9.0