基于虚拟中心约减的非平衡分类方法

• 作者: 吴涛 白宁
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非平衡数据 虚拟中心 IC_VCR方法 聚类 泛化性能
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 47-49,65
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2540字
• 语种: 中文

摘要

针对非平衡数据分类时学习器泛化性能较差的问题,本文提出一种基于虚拟中心约减的非平衡分类(Imbalanced classification based on virtual center reduction,IC_VCR)方法.该方法首先将非平衡的二分类样本中的多类数据集进行聚类,然后计算虚拟的聚类中心,通过虚拟中心有效地替代多类样本参与学习,将多类样本有效压缩,从而使得两类样本的规模趋于平衡,以提高非平衡数据分类的性能.实验结果表明,IC_VCR方法在非平衡数据集上可以有效提高泛化性能,并同时得到较高的学习效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴涛		32	72	4.0	8.0
2	白宁	山西警官高等专科学校计算机科学与技术系	7	20	3.0	4.0