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刊名：计算机应用研究
发表时间：2017-03-01
摘要:
股票研报是由金融行业分析师对股票相关新闻作出的分析和评价,它从专业角度分析此类新闻是否会对某股票的未来走势产生影响,并提出专业投资建议,往往比论坛分析更具权威性.然而,各类别研报数量之间的严重不均衡性致使常规的SVM分类效果较差.为提高分类效果,提出一种新的不均衡数据分类方法.在文本特征项选择方面采用组合特征思想以选择更具语义信息的特征短语,并改进CHI统计以提高对少数类样本特征项的选择,然后设计一个基于SVM聚类的边界自适应层次欠采样算法对多数类样本进行层次欠采样.实验结果表明,该方法能够在不影响多数类分类的基础上对少数类的分类效果有较为明显的提升.
刊名：计算机工程与应用
发表时间：2018-03-01
摘要:
使用医疗信息系统的数据进行睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)预测和分析过程中,存在不平衡数据问题.为此,在现有临床研究的基础上,提出了一种基于ROSE(Random Over Sampling Examples)和C5.0算法的初筛模型.利用收集到的人体测量学指标数据,通过数据预处理,删除异常值并填补缺失值.然后采用ROSE算法对数据进行平衡,利用C5.0分类器对平衡后的数据构建筛查模型,通过十则交叉验证的方法检验模型的筛查效果.实验结果表明,使用该模型进行打鼾患者的OSAHS筛查,可以有效地提高筛查效率.
刊名：电子学报
发表时间：2018-11-01
摘要:
为了提高传统支持向量域描述(C-SV DD)算法处理不均衡数据集的分类能力,提出一种基于密度敏感最大软间隔支持向量域描述(DSMSM-SVDD)算法.该算法通过对多数类样本引入相对密度来体现训练样本原始空间分布对求解最优分类界面的影响,通过在目标函数中增加最大软间隔正则项,使C-SVDD的分类边界向少数类偏移,进而提高算法分类性能.算法首先对每个多数类样本计算相对密度来反映样本的重要性,然后将训练样本输入到DSMSM-SVDD中实现数据分类.实验部分,讨论了算法参数间的关系及其对算法分类性能的影响,给出算法参数取值建议.最后通过与C-SVDD的对比实验,表明本文建议的算法在不均衡数据情况下的分类性能优于C-SVDD算法.
刊名：计算机科学与探索
发表时间：2015-07-01
摘要:
*The Scientific Research Program Funded by Education Department of Shaanxi Province under Grant No.12JK0748(陕西省教育厅科技计划项目)；the Science and Technology Research Project of Shangluo University under Grant No.13sky024(商洛学院科学与技术研究项目).
法插入样本；最后在新的训练集上确定最终决策函数。在人工数据集和4组UCI数据集上进行了实验，结果表明了该算法对不均衡数据集进行降维采样的有效性。
法插入样本；最后在新的训练集上确定最终决策函数。在人工数据集和4组UCI数据集上进行了实验，结果表明了该算法对不均衡数据集进行降维采样的有效性。
刊名：智能系统学报
发表时间：2019-04-01
摘要:
针对异构数据集下的不均衡分类问题,从数据集重采样、集成学习算法和构建弱分类器3个角度出发,提出一种针对异构不均衡数据集的分类方法——HVDM-Adaboost-KNN算法(heterogeneous value difference metric-Adaboost-KNN),该算法首先通过聚类算法对数据集进行均衡处理,获得多个均衡的数据子集,并构建多个子分类器,采用异构距离计算异构数据集中2个样本之间的距离,提高KNN算法的分类准性能,然后用Adaboost算法进行迭代获得最终分类器.用8组UCI数据集来评估算法在不均衡数据集下的分类性能,Adaboost实验结果表明,相比Adaboost等算法,F1值、AUC、G-mean等指标在异构不均衡数据集上的分类性能都有相应的提高.
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