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摘要:
不平衡数据分类问题是数据分类的一个热门话题,经常出现在数据分类问题的实践当中,而且该问题给传统的分类方法提出了巨大的挑战。由于在分类过程中,样本对正负类的归属往往比较模糊,提出一种基于模糊聚类的不平衡数据分类方法,同时为了增强对正负类的区分能力,将基于类差异的属性加权方法引入到该方法中。该方法在通过模糊C均值算法得出样本对正负类的归属程度后根据测试样本对正负类的相似性对其进行分类。
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文献信息
篇名 基于加权模糊聚类的不平衡数据分类方法
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 数学
关键词 不平衡数据集分类 模糊集 Hellinger距离
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 25-27
页数 3页 分类号 O159
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DOI
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1 董振波 重庆大学计算机学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
不平衡数据集分类
模糊集
Hellinger距离
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
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9067
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