基于聚类和遗传交叉的少数类样本生成方法

• 作者: 周颖 杜娟 衣治安
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 不均衡数据集 分类 聚类 遗传交叉
• 年，卷（期）: 2009,（22）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 182-184
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.22.062

摘要

传统的分类算法在处理不均衡样本数据时,分类器预测倾向于多数类,样本数量少的类别分类误差大.针对该问题,提出一种基于聚类和遗传交叉的少数类样本上采样方法,通过K-means算法将少数类样奉聚类分组,在每个聚类内使用遗传交叉获取新样本,并进行有效性验证.基于K-最近邻及支持向量机分类器的实验结果证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	衣治安	大庆石油学院计算机与信息技术学院	25	233	9.0	14.0
2	杜娟	大庆石油学院计算机与信息技术学院	8	31	4.0	5.0
3	周颖	大庆石油学院计算机与信息技术学院	2	13	2.0	2.0