基于差異度的不均衡電信客戶數(shù)據(jù)分類方法
大小：0.94 MB 人氣： 2017-12-04 需要積分：1
標(biāo)簽：數(shù)據(jù)分類(1522)
針對傳統(tǒng)分類技術(shù)對不均衡電信客戶數(shù)據(jù)集中流失客戶識別能力不足的問題，提出一種基于差異度的改進(jìn)型不均衡數(shù)據(jù)分類（IDBC）算法。該算法在基于差異度分類（DBC）算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)了原型選擇策略。在原型選擇階段，利用改進(jìn)型的樣本子集優(yōu)化方法從整體數(shù)據(jù)集中選擇最具參考價值的原型集，從而避免了隨機選擇所帶來的不確定性；在分類階段，分別利用訓(xùn)練集和原型集、測試集和原型集樣本之間的差異性構(gòu)建相應(yīng)的特征空間，進(jìn)而采用傳統(tǒng)的分類預(yù)測算法對映射到相應(yīng)特征空間內(nèi)的差異度數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)。最后選用了UCI數(shù)據(jù)庫中的電信客戶數(shù)據(jù)集和另外6個普通的不均衡數(shù)據(jù)集對該算法進(jìn)行驗證，相對于傳統(tǒng)基于特征的不均衡數(shù)據(jù)分類算法，DBC算法對稀有類的識別率平均提高了8. 3%，IDBC算法對稀有類的識別率平均提高了11. 3%。實驗結(jié)果表明，所提IDBC算法不受類別分布的影響，而且對不均衡數(shù)據(jù)集中稀有類的識別能力優(yōu)于已有的先進(jìn)分類技術(shù)。
?
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
基于差異度的不均衡電信客戶數(shù)據(jù)分類方法下載
相關(guān)電子資料下載
- TDengine+OpenVINO+AIxBoard助力時序數(shù)據(jù)分類 421
- 心中有“數(shù)”，Commvault助力企業(yè)主動保護(hù)數(shù)據(jù) 384
- 美創(chuàng)暗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)分類分級系統(tǒng)全新升級 244
- 英諾森參編的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)字化倉庫數(shù)據(jù)分類與接口規(guī)范》召開預(yù)審會 258
- 新的量子數(shù)據(jù)分類協(xié)議將使我們更加的接近量子互聯(lián)網(wǎng) 3207
- 基于CNN的大規(guī)模可穿戴傳感器運動數(shù)據(jù)分類 1816
- 導(dǎo)致非平衡數(shù)據(jù)分類性能下降的原因及解決方案的分析 2738