基于改进决策树算法的失衡数据集分类方法

• 作者: 潘燕
• 来源期刊: 长春工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 改进决策树算法 失衡数据集 分类 关联特征
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术与应用
• 页码范围: 95-98,102
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2731字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8984.2019.04.024

摘要

为了提高云资源空间数据的检索能力,需要对云资源分布空间的失衡数据进行优化分类处理,提出基于改进决策树算法的失衡数据集分类算法,构建失衡数据分布的不规则空间聚类模型,采用特征空间重组方法进行失衡数据的模糊特征重构和聚类处理,提取失衡数据的关联特征分布集和属性集,根据失衡数据的属性分布进行大数据挖掘和自适应特征提取,采用改进决策树算法对提取的失衡数据特征集进行不规则三角网重构和模糊聚类处理,实现失衡数据的优化分类.仿真结果表明,采用该方法进行失衡数据分类的自动分类性能较好,失误率较低,提高了失衡数据的分类检测和识别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘燕		9	30	3.0	5.0