异构分类器融合环境下的非平衡数据分类模型

• 作者: 刘丽珍 周法国 杨炳儒 翟云 隋海峰
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 非平衡数据分类 异构分类器 差异采样率 分类模型
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 1101-1107
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5200字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2011.10.017

摘要

为解决非平衡数据分类中的正样本分类精度不高的瓶颈问题,提出了一种异构分类器融合环境下的非平衡数据分类模型.该模型基于差异采样率的重采样算法和改进的Adaboost算法,融合了SVM和C5.0两种基分类器；基于知识融合机制,采用了独特的分类器选择策略、分类器集成方法、分类决策方案.仿真实验结果表明,SCECM模型分类性能稳定,在非平衡数据集上具有良好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨炳儒	北京科技大学信息工程学院	319	4361	32.0	49.0
2	隋海峰	北京科技大学信息工程学院	7	52	4.0	7.0
3	翟云	北京科技大学信息工程学院	7	122	5.0	7.0
7	刘丽珍	首都师范大学信息工程学院	31	193	9.0	11.0
8	周法国	中国矿业大学机电与信息工程学院	2	0	0.0	0.0