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摘要:
现实世界中广泛存在着类别分布不均衡的数据,而传统分类算法在数据失衡的情况下分类效果很不理想,为此提出一种基于决策准则优化的组合分类算法.该算法基于朴素贝叶斯模型输出的后验概率,以不均衡数据评价指标作为目标函数,对决策阈值(二类)或错分代价参数(多类)进行优化,得到最佳的分类决策准则;同时为了提高分类的泛化性,提出一种自适应随机子空间组合分类算法,增强基分类器之间的差异性,避免分类器学习和决策准则优化的过拟合,并可自动获得基分类器的最佳数量.通过大量UCI数据集的实验验证表明,与其它同类算法相比,该算法在精度和效率上都具有更好的处理不均衡数据的优势.
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文献信息
篇名 基于决策准则优化的不均衡数据分类
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 不均衡数据分类 代价敏感学习 组合分类 随机子空间
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 软件与数据库技术
研究方向 页码范围 961-966
页数 6页 分类号 TP391
字数 7037字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵大哲 东北大学信息科学与工程学院 69 736 13.0 23.0
5 曹鹏 东北大学信息科学与工程学院 14 64 4.0 7.0
9 栗伟 东北大学信息科学与工程学院 10 108 4.0 10.0
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研究主题发展历程
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不均衡数据分类
代价敏感学习
组合分类
随机子空间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
出版文献量(篇)
11026
总下载数(次)
17
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83133
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