不平衡样本集的欠采样算法研究

• 作者: 孙立民 韩芳
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 支持向量机 不平衡样本 欠采样算法 分类
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 字数: 2098字
• 语种: 中文

摘要

支持向量机在分类平衡样本集时的分类效果非常好，但是对不平衡样本集的分类效果并不理想。仔细分析样本集不平衡的原因，一是数量上的不平衡，二是样本点的空间重合。本文综合考虑数量和空间重合度这两点提出了改良式欠采样算法，降低样本集空间重合度和数量上的不平衡。通过仿真结果可以看出，本文的算法对不平衡样本集的分类效果较好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立民	烟台大学计算机与控制工程学院	21	129	6.0	11.0
2	韩芳	烟台大学计算机与控制工程学院	2	10	2.0	2.0