基于层次聚类改进SMOTE的过采样方法

• 作者: 王圆方
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 过采样 少数类 层次聚类 SMOTE
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 201-204
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.02.044

摘要

针对SMOTE算法在合成少数类新样本时存在的不足,提出了一种基于层次聚类算法改进的SMOTE过采样法H-SMOTE.该算法首先对少数类样本进行层次聚类,其次根据提出的簇密度分布函数,计算各个簇的簇密度,最后在各个簇中利用改进的SMOTE算法进行过采样,提高合成样本的多样性,得到新的平衡数据集.通过对UCI数据集的实验表明,H-SMOTE算法的分类效果得到明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王圆方	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0