不平衡数据集中的组合分类算法

• 作者: 吴广潮 陈奇刚
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡数据集 最小二乘支持向量机 组合分类器 数据预处理 不平衡比
• 年，卷（期）: 2007,（23）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 5687-5689,5761
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.23.036

摘要

为提高少数类的分类性能,对基于数据预处理的组合分类器算法进行了研究.利用Tomek links对数据集进行预处理;把新数据集里的多数类样本按照不平衡比拆分为多个子集,每个子集和少数类样本合并成新子集;用最小二乘支持向量机对每个新子集进行训练,把训练后的各个子分类器组合为一个分类系统,新的测试样本的类别将由这个分类系统投票表决.数据试验结果表明,该算法在多数类和少数类的分类性能方面,都优于最小二乘支持向量机过抽样方法和欠抽样方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴广潮	华南理工大学数学科学学院	20	192	7.0	13.0
5	陈奇刚	华南理工大学数学科学学院	1	12	1.0	1.0