基于分解策略处理多分类不均衡问题的方法

• 作者: 张忠良 徐作宁 雒兴刚
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多分类问题 不均衡数据集 分解策略 人工样本 集成学习 动态加权
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2404-2408
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0960

摘要

针对多分类不均衡问题,提出了一种新的基于一对一(one-versus-one,OVO)分解策略的方法.首先基于OVO分解策略将多分类不均衡问题分解成多个二值分类问题;再利用处理不均衡二值分类问题的算法建立二值分类器;接着利用SMOTE过抽样技术处理原始数据集;然后采用基于距离相对竞争力加权方法处理冗余分类器;最后通过加权投票法获得输出结果.在KE E L不均衡数据集上的大量实验结果表明,所提算法比其他经典方法具有显著的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐作宁		2	2	1.0	1.0
2	雒兴刚		6	0	0.0	0.0
3	张忠良		5	0	0.0	0.0