基于改进的SMOTE和RST的新型混合重取样算法

• 作者: 华丽 吴钊 宁彬 李文新 袁磊 谷琼
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 分类 非均衡数据集 混合重取样 SMOTE 粗糙集理论
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 页码范围: 83-86
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

分类预测是数据挖掘和机器学习的重要任务之一，非均衡数据广泛存在于真实世界的分类问题中．本文提出一种新的解决非均衡数据集的预处理方法（ImSMOTE-RSTR.）．通过改进的SMOTE方法创建新的人工合成少数类实例，并在此基础上应用基于粗糙集理论的子集下近似技术对训练集进行清理，该算法被验证得到较理想的结果．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁磊	湖北文理学院数学与计算机科学学院	33	176	8.0	12.0
2	谷琼	湖北文理学院数学与计算机科学学院	51	250	9.0	13.0
3	华丽	湖北文理学院数学与计算机科学学院	16	81	6.0	9.0
4	宁彬	湖北文理学院数学与计算机科学学院	53	197	9.0	12.0
5	吴钊	湖北文理学院数学与计算机科学学院	22	109	6.0	10.0
6	李文新	湖北文理学院数学与计算机科学学院	2	25	1.0	2.0